Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/79108
Title: การศึกษาเปรียบเทียบการประมาณค่าจากตัวแบบการถดถอย สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล ที่ถูกตัดปลายทางขวาแบบสุ่มที่มีการแจกแจงแบบเบตา
Other Titles: A comparative study on estimation from regression model for data from lognormal distribution under random right-censoring from beta distribution
Authors: ธัญพิชชา ยอดแก้ว
Advisors: อนุภาพ สมบูรณ์สวัสดี
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
Subjects: การวิเคราะห์การถดถอย
ทฤษฎีการประมาณค่า (สถิติ)
Regression analysis
Estimation theory
Issue Date: 2564
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบการประมาณค่าจากตัวแบบการถดถอย สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล ที่ถูกตัดปลายทางขวาแบบสุ่มที่มีการแจกแจงแบบเบตา ด้วยวิธีการประมาณค่าแบบกำลังสองต่ำสุด (OLS) วิธีของแชตเทอร์จีและแมคลีช (CM) วิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุดด้วยขั้นตอนวิธีอีเอ็ม (MLE_EM) วิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุดด้วยขั้นตอนอีเอ็ม เมื่อมีการปรับค่าข้อมูลก่อนคำนวณด้วยค่าเฉลี่ย (MLE_EM_MEAN) และวิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุดด้วยขั้นตอนอีเอ็ม เมื่อมีการปรับค่าข้อมูลก่อนคำนวณด้วยค่ามัธยฐาน (MLE_EM_MED) เปรียบเทียบจากค่าประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสอง โดยจำลองข้อมูลทั้งหมด 2187 สถานการณ์ จากการศึกษาพบว่า 1) เมื่อข้อมูลมีขนาดเล็กหรือปานกลาง (n=30,50) และมีเปอร์เซ็นต์ในการถูกตัดปลายทางขวาน้อย (r1=10) วิธี OLS และ CM เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด แตกต่างกันตามลักษณะการกระจายตัวของตัวแปรอิสระและความคลาดเคลื่อน 2) วิธีในกลุ่ม MLE_EM มีประสิทธิภาพสูงสุด เมื่อตัวอย่างขนาดปานกลาง (n=50) ถูกตัดปลายทางขวาปานกลางหรือมาก (r1=20,30) และตัวอย่างขนาดใหญ่ (n=100) โดยแบ่งตามช่วงการเข้ามาของข้อมูล เมื่อข้อมูลเข้ามาในช่วงต้นของการเปิดรับ วิธี MLE_EM_MED มีประสิทธิภาพสูงสุด ในขณะที่เมื่อข้อมูลเข้ามาในช่วงกลางของการเปิดรับ วิธีในกลุ่ม MLE_EM จะมีประสิทธิภาพสูงสุด และเมื่อข้อมูลเข้ามาในช่วงท้ายของการเปิดรับ วิธี MLE_EM และ MLE_EM_MEAN เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด 3) ทุกวิธีมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อตัวอย่างมีขนาดใหญ่ขึ้น หรือข้อมูลถูกตัดปลายทางขวาน้อยลง หรือสัดส่วนของช่วงเวลาที่เปิดรับข้อมูลเข้ามาเพื่อศึกษาต่อช่วงเวลาที่ศึกษาข้อมูลลดลง หรือความคลาดเคลื่อนกระจายตัวน้อยกว่าตัวแปรอิสระ
Other Abstract: The purpose of this study is to compare the estimation methods of linear regression model for data from lognormal distribution under random right-censoring from beta distribution which are Ordinary Least Squares Method (OLS), Chatterjee and McLeish Method (CM), Maximum Likelihood Estimation using the EM algorithm Method (MLE_EM), Maximum Likelihood Estimation Method using the EM algorithm with mean-adjusted data (MLE_EM_MEAN), and Maximum Likelihood Estimation Method using the EM algorithm with median-adjusted data (MLE_EM_MED) by generating data 2187 scenarios. The results present that 1) OLS and CM are the most efficient methods if the sample size is small or moderate (n=30,50) with small censoring proportion (r1=10) varies by ratio of variance of independent variables to variance of error. 2) If the sample size is moderate (n=50) with moderate or large censoring proportion (r1=20,30) or large (n=100) the most efficient methods are separated by timing of data collecting point. When data is collected in early, middle, and end of time, the most efficient method is MLE_EM_MED, MLE_EM family, and MLE_EM and MLE_EM_MEAN, respectively. 3) The efficiency of all methods increases when sample size, random censoring ratio, ratio of variance of independent variables to variance of error increases or censoring proportion decreases.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/79108
URI: http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2021.1056
metadata.dc.identifier.DOI: 10.58837/CHULA.THE.2021.1056
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6181528126.pdf30.75 MBAdobe PDFView/Open


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