Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61239
| Title: | การศึกษาเปรียบเทียบการประมาณค่าจากตัวแบบการถดถอย สำหรับข้อมูลที่ถูกตัดปลายทางขวาแบบที่ 1 ที่มีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล |
| Other Titles: | A comparative study on estimation from regression model For type-I right-censored data from lognormal distribution |
| Authors: | ศิวพร ทิพย์พันธุ์ |
| Advisors: | อนุภาพ สมบูรณ์สวัสดี |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
| Advisor's Email: | anupap.s@chula.ac.th |
| Subjects: | ข้อมูลที่ถูกตัดปลาย การวิเคราะห์การถดถอย วิธีกำลังสองน้อยที่สุด ทฤษฎีการประมาณค่า (สถิติ) Censored observations (Statistics) Regression analysis Least squares Estimation theory |
| Issue Date: | 2561 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าจากตัวแบบ การถดถอย เมื่อตัวแปรตามมีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอลและตัวแปรตามบางค่าเป็นข้อมูล ที่ถูกตัดปลายทางขวาแบบที่ 1 ด้วยวิธีกำลังสองต่ำสุด (OLS) วิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุด (MLE) วิธีของแชตเทอร์จีและแมคลีช (CM) และวิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุดด้วยขั้นตอนวิธีอีเอ็ม (MLE_EM) ข้อมูลในการศึกษาได้จากการจำลองข้อมูลจำนวน 81 สถานการณ์ สถานการณ์ละ 10,000 รอบ ขนาดตัวอย่าง (n) เท่ากับ 30, 50, 100 และเปอร์เซ็นต์การถูกตัดปลายทางขวาของตัวแปรตาม (r) เท่ากับ 10%, 20%, 30% และอัตราส่วนความแปรปรวนของตัวแปรอิสระตัวที่ 1 ต่อตัวแปรอิสระ ตัวที่ 2 คือ 1:1, 1:2, 1:5 และอัตราส่วนความแปรปรวนรวมของตัวแปรอิสระต่อความคลาดเคลื่อน คือ 2:1, 1:1, 1:2 จากการศึกษาพบว่า 1) วิธี MLE และวิธี MLE_EM มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อตัวอย่างมีขนาดใหญ่ (n=100) หรือตัวแปรตามถูกตัดปลายทางขวามาก (r=30%) ในทางกลับกัน 2) วิธี OLS เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อตัวอย่างมีขนาดเล็ก (n=30) หรือตัวแปรตามถูกตัดปลายทางขวาน้อย (r=10%) และ 3) วิธี CM เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในสถานการณ์ที่เหลือ กล่าวคือ เมื่อตัวอย่างมีขนาดปานกลาง (n=50) หรือตัวแปรตามถูกตัดปลายทางขวาปานกลาง (r=20%) นอกจากนั้นพบว่า 4) ทุกวิธีมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อตัวอย่างมีขนาดใหญ่ขึ้นหรือตัวแปรตาม ถูกตัดปลายทางขวาน้อยลงหรือความคลาดเคลื่อนกระจายตัวน้อยกว่าตัวแปรอิสระ |
| Other Abstract: | The objective of this research is to compare the estimation methods for log-linear regression model with dependent variable under type-I right-censoring: 1) Ordinary Least Squares Method (OLS); 2) Maximum Likelihood Estimation (MLE); 3) Chatterjee and McLeish Method (CM); and 4) Maximum Likelihood Estimation using the EM algorithm (MLE_EM). The results on this research are from 81 simulated scenarios with simulation size of 10,000. The sample sizes (n) are 30, 50, 100; the censoring proportions of data (r) are 10%, 20%, 30%; the ratio of variances of two independent variables of 2:1, 1:1, 1:2; the ratio of the sum of variances of two independent variables to error variance of 2:1, 1:1, 1:2. The findings are: 1) MLE_EM and MLE perform the best at large sample size (n=100) or high censoring proportion (r=30%); on the other hand, 2) OLS performs the best at small sample size (n=30) or low censoring proportion (r=10%); and 3) CM performs the best generally for the rest of scenarios such that the sample size is moderate (n=50) or censoring proportion is moderate (r=20%); moreover, 4) The efficiency of all of the methods increase when sample size increase or proportion of right-censored data on dependent variable decrease or ratio of the sum of variances of two independent variables to error variance increase. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2561 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/61239 |
| URI: | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.1412 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.58837/CHULA.THE.2018.1412 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5981543026.pdf | 3.02 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.