การคัดเลือกตัวแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ของตัวแบบถดถอยโลจิสติกทวินามโดยใช้ฟังก์ชันคอมพลีเมนทารี ล็อก-ล็อก เป็นฟังก์ชันเชื่อมโยง

ศิวรัตน์ รสจันทร์

DSpace Home
→
Faculty and Institute
→
Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
→
Acctn - Theses
→
View Item

dc.contributor.advisor	สุพล ดุรงค์วัฒนา
dc.contributor.author	ศิวรัตน์ รสจันทร์
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
dc.date.accessioned	2012-10-11T14:39:40Z
dc.date.available	2012-10-11T14:39:40Z
dc.date.issued	2554
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/22565
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554	en
dc.description.abstract	การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาระดับความสัมพันธ์ใน แต่ละคู่ของตัวแปรอิสระจากทั้งสองตัวแบบที่จะส่งผลให้ได้เลือกตัวแบบทางสถิติแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ ของตัวแบบถดถอยโลจิสติกทวินามที่มีฟังก์ชัน คอมพลีเมนทารีล็อก-ล็อกเป็นฟังก์ชันเชื่อมโยงที่ดีที่สุด เมื่อขนาดตัวอย่างของเซตตัวแปรอิสระและจำนวนของตัวแปรอิสระของเซตทั้งสองเท่ากัน และเพื่อศึกษาจำนวนของ ตัวแปรอิสระจากทั้งสองตัวแบบที่จะส่งผลให้ได้ตัวแบบ ทางสถิติแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ของตัวแบบถดถอยโลจิสติกทวินามที่มีฟังก์ชันคอมพลีเมนทารี ล็อก-ล็อกเป็นฟังก์ชันเชื่อมโยงที่ดีที่สุดเมื่อขนาดตัวอย่างของเซตตัวแปรอิสระและระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระ ของเซตทั้งสองเท่ากัน โดยใช้พื้นที่ใต้โค้ง (Area Under the Curve: AÛC) สูงสุดเป็นเกณฑ์ในการเลือกตัวแบบ จากการวิจับพบว่า กรณีขนาดตัวอย่างของเซตตัวแปรอิสระและจำนวนของตัวแปรอิสระของเซตทั้งสองเท่ากันพบว่าเมื่อระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระมีค่าเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC จะมีค่าลดลง กรณีขนาดตัวอย่างของเซตตัวแปรอิสระและระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระของเซตทั้งสองเท่ากันพบว่าเมื่อจำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบมีจำนวนมากขึ้น ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC จะมีค่าเพิ่มสูงขึ้นตาม และจาก ผลการวิจัยทำให้ทราบอีกว่า ในกรณีจำนวนของตัวแปรอิสระของเซตทั้งสองเท่ากันและระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระของเซตทั้งสองเท่ากัน พบว่าเมื่อขนาดตัวอย่างของเซตตัวแปรอิสระเพิ่มมากขึ้น ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC จะมีค่าเพิ่มสูงขึ้นตาม ดังนั้น ระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระ จำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบและขนาดตัวอย่างเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการคัดเลือกตัวแบบ ผลการคัดเลือกตัวแบบ กรณีเมื่อจำนวน ตัวแปรอิสระใน ตัวแบบที่ 1 น้อยกว่า จำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 และระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 มากกว่าหรือเท่ากับระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 จะเลือกตัวแบบที่ 2 กรณีเมื่อ จำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 มากกว่า จำนวน ตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 และระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 น้อยกว่าหรือเท่ากับระดับสหสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 จะเลือก ตัวแบบที่ 1	en
dc.description.abstractalternative	he purpose of this study is to find out how different degree of pair-wise correlations between each pair of independent variables from both models affecting the optimal model selection with binary logistic regression model using the complementary log-log function as a link function when the sample size of both sets of independent variables are the same, the number of independent variables for both sets are the same. In addition to find out how different number of independent variables affecting the optimal model selection with binary logistic regression model using the complementary log-log function as a link function when the sample size of both sets of independent variable are the same, and both sets have the same degree of pair-wise correlations. While both sets of independent variables of two purposes are strictly non-nested and the selection criterion is the maximum of the AUC. The conclusions of this study are: when the sample size of both sets of independent variables are the same, the number of independent variables for both sets are the same. At the degree of pair-wise correlations increases the average maximum of the AUC decrease. When the sample size of both sets of independent variable are the same, and both sets have the same degree of pair-wise correlations. At the number of independent variables for both sets increases the average maximum of the AUC increases. And when the sample size of both sets of independent variables are the same, and both sets have the same degree of pair-wise correlations. At the sample size the sample size the average maximum of the AUC increases. Therefore, the degree of pair-wise correlations, the number of independent variables for both sets and the sample size affect the selection of the strictly non-nested binary logistic regression model using the complementary log-log function.	en
dc.format.extent	2704085 bytes
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2011.892
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก	en
dc.title	การคัดเลือกตัวแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ของตัวแบบถดถอยโลจิสติกทวินามโดยใช้ฟังก์ชันคอมพลีเมนทารี ล็อก-ล็อก เป็นฟังก์ชันเชื่อมโยง	en
dc.title.alternative	The strictly non-nested model selection of binary logistic regression model using the complementary log-log function as a link function	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	สถิติศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	สถิติ	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	fcomsdu@acc.chula.ac.th
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2011.892