1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Graduate School - Grad
  4. Grad - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/70827
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วราภักดิ์-
dc.contributor.authorวนิดา เลิศพิพัฒนานนท์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย-
dc.date.accessioned2020-11-18T04:10:27Z-
dc.date.available2020-11-18T04:10:27Z-
dc.date.issued2540-
dc.identifier.isbn9746387065-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/70827-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2540en_US
dc.description.abstractการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแบบถดถอยโลจิสติก โดยการเปรียบเทียบค่าระดับความเชื่อมั่นและค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นของแต่ละวิธีการประมาณ วิธีการประมาณที่ใช้ในการวิจัยนี้คือ 1. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดและค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดถ่วง น้ำหนัก (ww) 2. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุลด้วยวิธีความควรจะเป็นสูงสุดและประมาณค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีการใช้สารสนเทศของฟิชเชอร์ (MF) 3. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดด้วยวิธีความควรจะเป็นสูงสุดและประมาณค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีแจกไนฟ์ ( MJ) กำหนดจำนวนตัวแปรอธิบาย X หนึ่งตัวแบ่งเป็นระดับต่าง ๆ k ระดับดังนี้ คือ 3,5,7 และ 10 ระดับ ในแต่ละระดับของตัวแปรอธิบาย X จะใช้ขนาดตัวอย่าง n เท่ากับ 15 , 20 , 30 , 40 และ 50 กำหนดค่าสัมประสิทธิ์ความ เชื่อมั่นเท่ากับ 90% , 95% และ 99% สำหรับค่าพารามิเตอร์ β0 และ β1 นั้นจะกำหนดให้ β0 มีค่าคงที่ดังนี้ 0 , 1 และ -2 แล้วแต่ละค่าของ β0 ทำการเปลี่ยนแปลงค่าของ β1 โดยเริ่มจากค่า β1 เท่ากับ 1 แล้วทำการเพิ่มหรือลดครั้งละ 0.5 ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล กระทำซ้ำ 500 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ระดับความเชื่อมั่นทุกวิธีการประมาณให้ค่าระดับความเชื่อมั่นไม่ต่ำกว่าค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่นในทุกระดับที่กำหนด ( 90% 1 95% , 99% ) ในทุกจำนวนระดับของตัวแปรอธิบาย ทุกขนาดตัวอย่าง และทุก ๆ ค่าพารามิเตอร์ 2. ความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่น วิธี ww จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - β0 = 0 และ -2.1 ≤ β1 ≤1.9 เมื่อ k เป็น 3, 5, 7 และ 10 ระดับ หรือ - β0 -1,-2 และ -2.4 ≤ β1≤ 0.7 เพื่อ k เป็น 3, 5, 7 แสะ 10 ระดับ วิธี MF จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - β0= 0 และ β1 ≤-2.2 หรือ β1 ≥ 2 เพื่อ k เป็น 3 , 5 และ 7 ระดับ หรือ - β0= 1 , -2 และ β1 ≤ -2.5 เพื่อ k เป็น 5 , 7 และ 10 ระดับ หรือ β1 ≥ 0.8 เมื่อ k เป็น 3, 5, 7 และ 10 ระดับ วิธี MJ จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - β0 - 0 และ β1 ≤ -2.2 หรือ β1 ≥ 2 เพื่อ k เป็น 10 ระดับ หรือ - β0 - 1 , -2 และ β1 ≤ -2.5 เมื่อ k เป็น 3 ระดับ-
dc.description.abstractalternativeThe objective of this research is to compare die confidence intervals estimation methods for coefficients of a logistic regression model by comparing their confidence levels and lengths of confidence interval, the estimation methods under consideration in this research are as follows: 1. Both point estimator and variance of estimator are estimated by Weighted Least Square method (WW) 2. The point estimator is estimated by Maximum Likelihood method whereas the variance of estimator is estimated by Fisher information method (MF) 3. The point estimator is estimated by Maximum Likelihood method whereas the variance of estimator is estimated by lacknife method (MJ) Only one explanatory variable is used in this research and is divided into k levels ; k varies from 3, 5, 7 and 10 levels. In each level ti 1C sample size of 15 , 20 , 30 1 40 and 50 are used.. The defined confidence coefficient value are equal 90%, 95% and 99%. The parameter of β0 is fixed at 0 , 1 or -2 while the parameter of β1 varies by increasing or decreasing 0.5 from 1. The data is obtained through simulation using Monte Carlo technique and repeating 500 time for each case. The conclusions of this research are as follows : 1. The confidence levels. The confidence levels of all estimation methods are not lower than the given confidence coefficients (90% , 95% , 99% ) for all number of levels of explanatory variable , all sample sizes , and all parameters. 2. The average length of confidence interval. WW method gives shortest average length of confidence interval for all sample sizes and - β0= 0 and -2.1≤ β1 ≤ 19 ; k = 3, 5, 7, 10 or - β0= 1 , -2 and -2.4≤ β1 ≤ 0.7 ; k = 3, 5, 7, 10 MF method gives shortest average length of confidence interval for all sample sizes and - β0 - 0 and β1 ≤ -2.2 or β1 ≥ 2 ; k = 3, 5, 7 or - β0 - 1 , -2 and β1 ≤ -2.5 ; k = 5, 7, 10 or β1 ≥ 0.8, k = 3, 5, 7, 10 MJ method gives shortest average length of confidence interval for all sample sizes and β0 – 0 and β1 ≤ -2.2 or β1 β1 ≥ 2 ; k = 10 or β0 – 1, -2 and β1 ≤ -2.5, k = 3.-
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectช่วงความเชื่อมั่นen_US
dc.subjectการประมาณค่าพารามิเตอร์en_US
dc.subjectการวิเคราะห์การถดถอยen_US
dc.titleการประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสัมประสิทธิ์การถดถอย ของตัวแบบถดถอยโลจิสติกen_US
dc.title.alternativeConfidence intervals for coefficients of a logistic regression modelen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineสถิติen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorManop.V@Chula.ac.th-
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Wanida_le_front_p.pdf1.59 MBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_ch1_p.pdf954.8 kBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_ch2_p.pdf1.39 MBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_ch3_p.pdf764.46 kBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_ch4_p.pdf7.14 MBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_ch5_p.pdf953.87 kBAdobe PDFView/Open
Wanida_le_back_p.pdf1.21 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


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