1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
  4. Acctn - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/71386
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วราภักดิ์-
dc.contributor.authorธิวา กันยะมี-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2020-12-08T04:21:58Z-
dc.date.available2020-12-08T04:21:58Z-
dc.date.issued2548-
dc.identifier.isbn9741423462-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/71386-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2548en_US
dc.description.abstractการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบเทียบความ กลมกลืนสำหรับการแจกแจงแกมมาเมื่อข้อมูลถูกตัดปลายประเภทที่ 2 ตัวสถิติที่ใช้ในการทดสอบ คือ ตัวสถิติ ทดสอบ K-Sc ตัวสถิติทดสอบ ADC และตัวสถิติทดสอบ CVMc โดยพิจารณาจากความสามารถในการควบคุม ความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบ เมื่อประชากรมีการแจกแจงแกมมา การแจกแจงลิอกนอร์มอล การแจกแจง1ไวบูลล์ และการแจกแจงไคกำลังสอง ด้วยขนาดตัวอย่าง 10, 20, 25, 30, 40, 50 และ60 เปอร์เซ็นต์การถูกตัดปลายข้อมูล 10%, 20% และ 30%ณระตับนัยสำคัญ 0.01, 0.05 และ0.10ทำการวิจัยโดยการจำลองสถานการณ์การทดลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล โดยทำการทดลองซ้ำ 1,000 รอบ สำหรับแต่ละสถานการณ์ที่กำหนดในการคำนวณหาค่าความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 และค่าอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1ตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว สามารถควบคุมความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ใน ทุกกรณีที่ศึกษา 2. อำนาจการทดสอบเมื่อขนาดตัวอย่างน้อยกว่าหรือเท่ากับ 25 ในทุกเปอร์เซ็นต์การตัดปลาย ตัวสถิติทดสอบ CVMc มีอำนาจการทดสอบสูงสด และเมื่อขนาดตัวอย่างมากกว่า 25 ที่เปอร์เซ็นต์การตัดปลาย 10% ตัวสถิติทดสอบ CVMc และสถิติทดสอบ ADC ให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกัน แต่ที่เปอร์เซ็นต์การตัดปลาย 20% และ 30% ตัวสถิติทดสอบ CVMc ให้อำนาจการทดสอบสูงสุดอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว แปรผันตามขนาดตัวอย่างและเปอร์เซ็นต์การถูกตัดปลายของข้อมูล-
dc.description.abstractalternativeThe objective of this research is to compare power of the test of three statistics for testing goodness-of-fit test for gamma distribution based on type II censored data. The test statistics used in this research are K-Sc test statistic, ADC test statistic and CVMc test statistic. By considering the ability of controlling the probability of type I error and the power of the test when the population are gamma distribution, lognormal distribution, Weibull distribution and chi-square distribution. Sample sizes are 10, 20, 25, 30, 40, 50 and 60. The analysis of data was performed in case of censored data for 10%, 20% and 30%. Signficance levels are 0.01,0.05 and 0.10. The probability of type I error and the power of the test are computed through the Monte Carlo Simulation method and repeated 1,000 times for each situation. The results of this research can be summarized as follows: 1. Probability of type I error. The three test statistics can control the probability of type I error for all situations. 2. Power of the test. For the sample size is less than or equal to 25 (n < 25) and for all percents of censored data, CVMc test statistic has highest power. When the sample size is more than 25 (n > 25) 1 CVMc test statistic and ADC test statistic have nearly same power at 10% of censored data, but CVMc test statistic has highest power at 20% and 30% of censored data. Power of the test of three statistics varies directly to sample size and percent of censored data.-
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2005.320-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectการทดสอบสมมติฐานen_US
dc.subjectการแจกแจง (ทฤษฎีความน่าจะเป็น)en_US
dc.subjectStatistical hypothesis testingen_US
dc.subjectDistribution ‪(Probability theory)‬en_US
dc.titleการเปรียบเทียบการทดสอบเทียบความกลมกลืนสำหรับการแจกแจงเมื่อข้อมูลถูกตัดปลายen_US
dc.title.alternativeComparison on goodness-of-fit tests for distribution with censored dataen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineสถิติen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorfcommva@acc.chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2005.320-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tiwa_ka_front_p.pdf984.65 kBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_ch1_p.pdf811.41 kBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_ch2_p.pdf1.09 MBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_ch3_p.pdf1.39 MBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_ch4_p.pdf7.15 MBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_ch5_p.pdf786.12 kBAdobe PDFView/Open
Tiwa_ka_back_p.pdf1.06 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


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