Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45614
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorอนุภาพ สมบูรณ์สวัสดีen_US
dc.contributor.authorฑิฆัมพร บุญญมาสen_US
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชีen_US
dc.date.accessioned2015-09-17T04:03:38Z
dc.date.available2015-09-17T04:03:38Z
dc.date.issued2557en_US
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45614
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557en_US
dc.description.abstractงานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าของตัวแปรตามของตัวแบบเชิงเส้นถดถอยพหุเมื่อค่าความคลาดเคลื่อนมาจากการแจกแจกแบบล็อกนอร์มอลและแบบแกมมา ที่ระดับความเบ้เท่ากับ 0.5,1,1.5 และ 2 และมีค่าความแปรปรวนที่สัมพันธ์กับค่าของตัวแปรอิสระตัวที่หนึ่งและตัวแปรตามแบบชี้กำลังที่มีค่าพารามิเตอร์เท่ากับ 0 ,0.1,0.3 และ 0.5 วิธีประมาณค่าที่ใช้ในเปรียบเทียบ ได้แก่ วิธีกำลังสองน้อยที่สุด (OLS) วิธีการแปลงของ Box และ Cox และวิธี Weighted Least Squared (WLS) จากการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองโดยเฉลี่ย (AMSE) และค่าประสิทธิภาพสัมพัทธ์ (RE) พบว่า วิธี OLS ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อค่าความคลาดเคลื่อนมีการแจกแจงแบบแกมมาที่ค่าความแปรปรวนสัมพันธ์ในระดับต่ำกับค่าของตัวแปรอิสระตัวที่หนึ่ง และสัมพันธ์ในระดับต่ำกับค่าของตัวแปรตาม ในขณะที่วิธี WLS ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อค่าความแปรปรวนมีความสัมพันธ์ในระดับสูงกับค่าของตัวแปรอิสระตัวที่หนึ่ง และวิธี Box-Cox ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อค่าความแปรปรวนมีความสัมพันธ์ในระดับสูงกับค่าของตัวแปรตาม นอกจากนี้เมื่อค่าความคลาดเคลื่อนมีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล พบว่า วิธี WLS ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อค่าความแปรปรวนมีความสัมพันธ์ในระดับต่ำกับค่าของตัวแปรอิสระตัวที่หนึ่ง และสัมพันธ์กับค่าของตัวแปรตาม ในขณะที่วิธี Box-Cox ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อค่าความแปรปรวนมีความสัมพันธ์ในระดับสูงกับค่าของตัวแปรอิสระตัวที่หนึ่งและตัวแปรตามen_US
dc.description.abstractalternativeThis research is aimed to compare the estimation methods for the dependent variables in multiple linear regression when the errors are from lognormal and gamma distribution with different levels of skewness 0.5,1,1.5 and 2 and their variance depend on the value of their first of independent and dependent variables under power relationship with the parameter 0,0.1,0.3 and 0.5. The estimation methods under comparisons are the Ordinary Least Square (OLS), Box-Cox transformation, and Weighted Least Square (WLS) methods. By comparing the Average Mean Square Errors (AMSE) and the Relative Efficiency (RE), we have found that the OLS method performs best when the variances of errors are from gamma distribution weakly depending on the values of their first of independent and dependent variables while the WLS method performs best when the variances of errors are strongly depending on the values of their first of independent and the Box-Cox transformation method performs best when the variances of errors are strongly depending on the values of their dependent variables . Furthermore when the variances of errors are from lognormal distribution the WLS method performs best when the variances of errors are weakly depending on the values of their first of independent and dependent variables while the Box-Cox transformation method performs best when the variances of errors are strongly depending on the values of their first of independent and dependent variables .en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2014.1007-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectการแจกแจงลอกนอร์มอล
dc.subjectการแปลง (คณิตศาสตร์)
dc.subjectวิธีกำลังสองน้อยที่สุด
dc.subjectการแจกแจง (ทฤษฎีความน่าจะเป็น)
dc.subjectLognormal distribution
dc.subjectTransformations (Mathematics)
dc.subjectLeast squares
dc.subjectDistribution (Probability theory)
dc.subjectHeteroscedasticity
dc.titleการเปรียบเทียบวิธีการประมาณสำหรับการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้นพหุที่ค่าความคลาดเคลื่อนมีความแปรปรวนไม่คงที่จากการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอลและแกมมาen_US
dc.title.alternativeCOMPARISON OF THE ESTIMATION METHODS FOR THE MULTIPLE LINEAR REGRESSION WITH NONCONSTANT VARIANCE ERROR FROM LOGNORMAL AND GAMMA DISTRIBUTIONen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineสถิติen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorAnupap.S@Chula.ac.th,mr.anupap@gmail.com,anupap@cbs.chula.ac.then_US
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2014.1007-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5581530426.pdf13.04 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.