full2010.pdf - page 407

369
6. กําหนดค่าพารามิเตอร์ เริÉ มต้นของสมการการถดถอยเป็ นค่ าใดๆ ในการศึกษาครัÊ งนีÊ กําหนดให้
p 0,1,2,..., j; 0.1 β j และ n 1,2,..., i; N(0,25) ~ ε i
7. กําหนดระดับนัยสําคัญ ( α )ในการศึ กษาครัÊ งนีÊ ทีÉระดับ 0.05
8. ในการศึกษาครัÊ งนีÊ ทําการจําลองข้อมู ลโดยใช้เทคนิคมอนติคาร์ โล (Monte Carlo SiMulation)
โดยการจําลองในแต่ละสถานการณ์จะกระทําซํÊ า 500 รอบ
วิธีดําเนินการวิจั ย
1. สร้างข้อมู ลของตัวแปรอิสระ (X) ทีÉ มีการแจกแจงแบบยูนิ ฟอร์ ม
2. สร้างข้อมูลของความคลาดเคลืÉอน ( ε ) ให้มีการแจกแจงแบบปกติ โดยมีค่าเฉลีÉย ( μ ) เท่ากับ 0 และความ
แปรปรวน ( 2 σ ) เท่ากับ 25
3. สร้างข้อมู ลตัวแปรตาม ( * Y ) ให้ มีความสั มพันธ์เชิงเส้นตรงกับตัวแปรอิสระและความคลาดเคลืÉ อนซึÉ งมี
รูปแบบ ดังนีÊ
ε Xβ Y *
โดยทีÉ * Y เป็ นเมตริ กซ์ของตัวแปรตามทีÉทําการพยากรณ์เพืÉอกําหนดค่าเบืÊ องต้น
เมืÉอ X เป็ นเมตริ กซ์ของตัวแปรอิสระ
β เป็ นเวกเตอร์ ของพารามิเตอร์ ทีÉกําหนด
ε เป็ นค่าความคลาดเลืÉอนซึÉง N(0,25) ~ ε
4. ทําการแปลงค่าตัวแปรตาม * Y ทีÉได้เป็ น Y ทีÉมีค่าเป็ น 0 หรือ 1 ตามสั ดส่ วนของการไม่เกิดเหตุการณ์ทีÉ สนใจ
และขนาดตัวอย่างทีÉ กําหนดไว้ข้างต้น
5. ประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบโพรบิ ตแบบ 2 ประเภทโดยใช้วิธีภาวะน่าจะเป็ นสู งสุดในกรณีทีÉ ข้อมู ลมี
ลักษณะทีÉ ต้องการศึกษา
6. คํานวณหาจุ ดแบ่งทีÉเหมาะสมทีÉสุ ดในแต่ละสถานการณ์สําหรั บตัวแบบโพรบิตแบบ 2 ประเภท ซึÉ งทําให้อัตรา
ความผิดพลาดในการแบ่งกลุ่ม (Classification error rate) มีค่าตํÉาสุด โดยในแต่ละสถานการณ์จะกระทําซํÊ า 500
รอบ
7. คํานวณหาค่าเฉลีÉยและค่าร้อยละ (Percent) พร้ อมทัÊงช่วงความเชืÉอมัÉน (Confidence Interval)ของจุดแบ่งทีÉ
เหมาะสมทีÉสุด
8. ใช้ตัวแบบการถดถอยเชิงพหุ (Multiple Regression Model) เพืÉอประมาณค่าพารามิเตอร์สําหรับใช้ในการ
ประมาณค่าจุดแบ่งทีÉเหมาะสมทีÉสุ ดในสถานการณ์อืÉน ๆ ต่อไป
9. สรุปผลการวิจัยในแต่ ละสถานการณ์