การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท

วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: พรทิพย์ คำหล้า
Other Authors: สุพล ดุรงค์วัฒนา
Format: Theses and Dissertations
Language:Thai
Published: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2012
Subjects:
Online Access:http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21454
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Chulalongkorn University
Language: Thai
id th-cuir.21454
record_format dspace
spelling th-cuir.214542012-08-16T09:26:05Z การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท Backward elimination of independent variables in the probit model พรทิพย์ คำหล้า สุพล ดุรงค์วัฒนา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี ตัวแปร (คณิตศาสตร์) โพรบิท พหุสัมพันธ์ วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553 ศึกษาประสิทธิภาพของวิธีแก้ปัญหาพหุสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระในตัวแบบโพรบิท 2 วิธี คือ วิธีการกำจัดตัวแปรแบบถอยหลัง และวิธีการของฮอคกิ้ง โดยเปลี่ยนข้อมูลที่ใช้ตัวแบบโพรบิทเป็นข้อมูลที่ใช้ตัวแบบถดถอยเชิงเส้นด้วยการแปลงข้อมูลของนอร์ดเบิร์ก ปัจจัยที่สนใจศึกษาครั้งนี้ คือ จำนวนตัวแปรอิสระ (p) ขนาดของตัวอย่าง (n) ระดับความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์กันตามตัวแปรตาม (M) และสัดส่วนของตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามและตัวแปรอิสระที่ไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม (a) จำลองข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ศึกษาด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล โดยใช้โปรแกรม R ให้ตัวแปรอิสระมีการแจกแจงแบบปกติ สร้างตัวแปรอิสระ 3, 4, 5 และ 6 ตัว (p=3,4,5,6) โดยแบ่งตัวแปรอิสระเป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามและกลุ่มที่ไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม กำหนดค่าขนาดตัวอย่างเป็น 20, 60, 100 และ 200 (n= 20,60,100,200) กำหนดระดับความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามเป็น 0.1, 0.5 และ 0.9 (M=0.1, 0.5, 0.9) ในแต่ละสถานการณ์กระทำซ้ำ 500 รอบ และใช้ค่าเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดเฉลี่ยที่พิจารณาจากจำนวนตัวแปรอิสระ ที่ไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามที่ถูกคัดเลือกให้อยู่ในตัวแบบสุดท้าย ที่ได้ในแต่ละสถานการณ์ของการทดลองเป็นเกณฑ์ ผลการศึกษาพบว่า เมื่อจำนวนตัวแปรอิสระเท่ากับ 3, 4, 5 วิธีการของฮอคกิ้งมีค่าเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดเฉลี่ยต่ำกว่าวิธีการกำจัดตัวแปรแบบถอยหลัง เมื่อจำนวนตัวแปรอิสระเท่ากับ 6 โดยส่วนใหญ่ค่าเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดเฉลี่ยของทั้งสองวิธีมีค่าสูงขึ้น และเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดเฉลี่ยของวิธีการกำจัดตัวแปรแบบถอยหลังมีค่าต่ำกว่าวิธีการของฮอคกิ้ง แต่เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ค่าเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดเฉลี่ยของทั้งสองวิธีมีค่าลดลง To investigate the efficiency of backward elimination pricedure and hocking's procedure for remedy of multicollinearity in the probit model. The data are transformed to data in multiple regression using Nordberg's transformation. The interested factors are number of independent varibles (p), sample size (n), degree of multicollinearity among independent variables (m), and proportion between amount of independent variables which are associated with dependent variables and non-associated with dependent varibles (a).The data are generated using Monte Carlo Techique through R-program. The independent variables are simulated having normal distribution, and the number of independent variables equal to 3, 4, 5, 6 (p=3, 4, 5, 6). The independent variables are designated to be 2 groups; a group associated with the dependent variables and a group non-associated with the dependent varibles. The samples size are set to be 20, 60, 100, 200 (n= 20, 60, 100, 200). The degree of multicollinearity among independent variables is designated to be 0.1, 0.5, 0.9 (M=0.1, 0.5, 0.9). The simulation is repeated 500 times in each situation. The percentage of mean error is used as the performance measure. The results show that as the number of independent variables equal to 3, 4, 5, the percentage of mean error of Hocking's Procedure is lower than the one from Backward Elimination. When the number of independent varibles is 6, the percentage of mean error increase for both methods in almost all of situations and the percentage of mean error of Backward Elimination is lower than the one from Hocking's procedure. In both methods, when sample size increases, percentage of mean error decreases 2012-08-16T09:26:04Z 2012-08-16T09:26:04Z 2553 Thesis http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21454 th จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 5192012 bytes application/pdf application/pdf จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
institution Chulalongkorn University
building Chulalongkorn University Library
country Thailand
collection Chulalongkorn University Intellectual Repository
language Thai
topic ตัวแปร (คณิตศาสตร์)
โพรบิท
พหุสัมพันธ์
spellingShingle ตัวแปร (คณิตศาสตร์)
โพรบิท
พหุสัมพันธ์
พรทิพย์ คำหล้า
การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
description วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2553
author2 สุพล ดุรงค์วัฒนา
author_facet สุพล ดุรงค์วัฒนา
พรทิพย์ คำหล้า
format Theses and Dissertations
author พรทิพย์ คำหล้า
author_sort พรทิพย์ คำหล้า
title การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
title_short การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
title_full การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
title_fullStr การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
title_full_unstemmed การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
title_sort การกำจัดตัวแปรอิสระแบบถอยหลังในตัวแบบโพรบิท
publisher จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
publishDate 2012
url http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21454
_version_ 1681410911294717952