Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/10654
| Title: | การประมาณค่าพารามิเตอร์สำหรับตัวแบบถดถอยเชิงเส้นปัวส์ซง |
| Other Titles: | Parameter estimation for poisson regression model |
| Authors: | กานธนิกา ชุณหะวัต |
| Advisors: | สุพล ดุรงค์วัฒนา |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
| Advisor's Email: | fcomsdu@acc.chula.ac.th |
| Subjects: | การประมาณค่าพารามิเตอร์ การวิเคราะห์การถดถอย |
| Issue Date: | 2545 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | ศึกษาวิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบถดถอย ที่มีตัวแปรตามแจกแจงแบบปัวส์ซง 2 วิธีคือ วิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุด (Maximum Likelihood Estimation) และวิธีกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก (Weighted Least Square) ตัวแบบที่นำมาใช้ในงานวิจัยนี้เป็นตัวแบบที่มีฟังก์ชันเชื่อมโยง (Link Function) เป็นเอกลักษณ์ (Identity) โดยกำหนดให้ตัวแบบถดถอยมีตัวแปรอิสระ 1, 2 และ 3 ตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation) ของตัวแปรอิสระมี 3 ระดับคือ ไม่มีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ มีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระน้อย และมีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระมาก และกำหนดให้มีขนาดตัวอย่างเป็น 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 275, 300, 325, 350, 375 และ 400 ตามลำดับ ในการวิจัยครั้งนี้ได้จำลองข้อมูลและสร้างตัวแบบถดถอยด้วยโปรแกรม s-plus 2000 และประมวลผล 500 รอบทั้งในการจำลองข้อมูลและการสร้างตัวแบบถดถอย โดยใช้เกณฑ์ค่าเฉลี่ยของผลบวกของกำลังสอง ของความคลาดเคลื่อนของสัมประสิทธิ์ความถดถอย (AMSE) เป็นเกณฑ์สำหรับวัดวิธีการประมาณ 2 วิธี จากการวิจัยครั้งนี้ผลสรุปสุดท้ายได้ว่า ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความถดถอย ของตัวแบบถดถอยที่มีตัวแปรตามแจกแจงแบบปัวส์ซง ที่สร้างจากวิธีการกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก และวิธีการภาวะน่าจะเป็นสูงสุดนั้น ให้ค่าสัมประสิทธิ์ความถดถอยที่ใกล้เคียงกันและให้ตัวแบบที่ดีใกล้เคียงกัน ในส่วนการพิจารณาตัวแบบปัวส์ซงจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ของตัวแปรอิสระที่แตกต่างกัน 3 ระดับนั้นไม่สามารถระบุได้แน่ชัดว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใดให้ตัวแบบดีกว่ากันในทั้ง 2 วิธีการสร้างตัวแบบ |
| Other Abstract: | To compare of two parameter-estimation methods. These two methods are Maximum Likelihood Estimation method (MLE) and Weighted Least Squares method (WLS). The model in this research uses identity link function In this study, the number of the independent variables is 1, 2 and 3. Sample size is 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 275, 300, 325, 350, 375 and 400. There are three levels of correlation among independent variables in the study. Those are no correlation, low correlation and high correlation. The data in this research are generated through Monte Carlo simulation using program s-plus 2000. The simulation was run 500 times for each situation. The AMSE (Average Mean Square Error) is used as the evaluation criterior for both methods. The conclusion is that Maximum Likelihood Estimation method and Weighted Least Squares method provided almost the same estimates and no one is better than the other significantly. At the different levels of correlation among independent variables, it can not be concluded clearly which level gives the better estimates. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2545 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/10654 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2002.452 |
| ISBN: | 9741719442 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2002.452 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| kantanika.pdf | 623.33 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.