Abstract:
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการตรวจหาจุดเปลี่ยนแปลงของวิธี E-Divisive, e-cp3o และ ks-cp3o สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีความผันแปรไม่ปกติที่มีการแจกแจงปกติ 2 ตัวแปรซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ย ค่าความแปรปรวน หรือค่าสหสัมพันธ์ โดยทำการจำลองและเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยใช้ค่า Adjusted Rand Index และเปรียบเทียบจำนวนและตำแหน่งของจุดเปลี่ยนแปลงทั้งสามวิธีในข้อมูลจริง โดยข้อมูลเป็นข้อมูลสัญญาณชีพและข้อมูลปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 และเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของแต่ละช่วงโดยใช้การทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของสองประชากร จากการศึกษาพบว่า เมื่อข้อมูลมีขนาดเล็ก (n = 90) วิธี e-cp3o และ ks-cp3o มีประสิทธิภาพในการตรวจหาจุดเปลี่ยนแปลงมากที่สุด (ค่า Adjusted Rand Index มีค่าเป็น 1) และพบว่าวิธี E-Divisive มีประสิทธิภาพสูงเฉพาะกรณีที่ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ย (ค่า Adjusted Rand Index มีค่าเข้าใกล้ 1) เมื่อข้อมูลมีขนาดมากขึ้น (n = 150 และ 300) วิธี E-Divisive มีประสิทธิภาพสูงที่สุดเมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ย และวิธี e-cp3o มีประสิทธิภาพสูงที่สุดในกรณีอื่น ๆ การศึกษากับข้อมูลจริงซึ่งเป็นข้อมูลสัญญาณชีพ และข้อมูลปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 ซึ่งทำการตรวจหาจุดเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในคราวเดียวและแบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ส่วนก่อนแล้วจึงนำแต่ละส่วนมาตรวจหาจุดเปลี่ยนแปลง พบว่า วิธี E-Divisive และ ks-cp3o พบจำนวนจุดและตำแหน่งของจุดเปลี่ยนแปลงที่ใกล้เคียงกัน และการแบ่งข้อมูลออกเป็นช่วงย่อยก่อนจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการตรวจข้อมูลทั้งหมดในคราวเดียวกัน
