• English
    • ไทย
  • English 
    • English
    • ไทย
  • Login
View Item 
  •   Wisdom Repository Home
  • คณะและวิทยาลัย
  • คณะสถิติประยุกต์
  • GSAS: Theses
  • View Item
  •   Wisdom Repository Home
  • คณะและวิทยาลัย
  • คณะสถิติประยุกต์
  • GSAS: Theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

All of Wisdom RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource TypesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource Types

My Account

Login

การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นกรณีที่ข้อมูลมีมิติสูงโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม

by ปณัช อาภาวุฒิชัย

Title:

การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นกรณีที่ข้อมูลมีมิติสูงโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม

Other title(s):

High-dimensional linear regression analysis by using genetic algorithm

Author(s):

ปณัช อาภาวุฒิชัย

Advisor:

วิชิต หล่อจีระชุณห์กุล

Degree name:

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree level:

Master's

Degree discipline:

สถิติประยุกต์

Degree department:

คณะสถิติประยุกต์

Degree grantor:

สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์

Issued date:

2017

Publisher:

สถาบันบัณพิตพัฒนบริหารศาสตร์

Abstract:

งานวิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์และคัดเลือกตัวแปรในการenวิเคราะห์การถดถอย เชิงเส้นกรณีที่ข้อมูลมีมิติสูงโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม และนำผลของวิธีที่เสนอไปเปรียบเทียบกับวิธีที่รู้จักกัน อย่างแพร่หลาย 3 วิธี ได้แก่วิธีลาสโซ่ วิธีอีลาสติกเน็ต และวิธีการถดถอยแบบขั้นตอน โดยใช้วิธีการจำลอง เกณฑ์ที่ใช้ในการพิจารณาเปรียบเทียบวิธีที่ศึกษาคือร้อยละของการคัดเลือกตัวแปรอิสระได้ถูกต้อง ร้อยละของการคัดเลือกตัวแปรอิสระมากเกินไป ร้อยละของการคัดเลือกตัวแปรอิสระน้อยเกินไป ร้อยละของการคัดเลือกตัวแปรอิสระไม่ถูกต้อง ค่าเฉลี่ยของอัตราผลบวกจริง ค่าเฉลี่ยของอัตราผลลบจริง ค่าเฉลี่ยของอัตราผลบวกเท็จ และค่าเฉลี่ยของอัตราผลลบเท็จ รวมทั้งค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยของสมการถดถอยและความถูกต้องของค่าประมาณพารามิเตอร์ของตัวแบบ ผลการศึกษาสรุปได้ว่าขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมสามารถประมาณค่าพารามิเตอร์และคัดเลือกตัวแปรอิสระได้ดีที่สุดเมื่อเทียบกับ 3 วิธีดังกล่าวเกือบทุกกรณี
The research objective is to study the effectiveness of parameter estimation and variable selection by using genetic algorithm in the high-dimensional linear regression analysis. The results of the proposed method from the simulation are compared with the other three well-known methods: lasso, elastic net, and stepwise regression. The comparison criteria are the percentage of the number of correct fitting models, the percentage of the number of over-fitting models, the percentage of the number of under-fitting models, the percentage of the number of incorrect fitting models, the average of true positive rate, the average of true negative rate, the average of false positive rate, the average of false negative rate including mean squared error and the accuracy of the parameter estimates. It can be concluded that the direct selection by genetic algorithm yields the best results when compared with the other three methods in nearly all cases.

Description:

วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (สถิติประยุกต์))--สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์, 2560

Keyword(s):

การคัดเลือกตัวแปร
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม
ข้อมูลที่มีมิติสูง
การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น
e-Thesis

Resource type:

วิทยานิพนธ์

Extent:

149 แผ่น

Type:

Text

File type:

application/pdf

Language:

tha

Rights:

ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

URI:

http://repository.nida.ac.th/handle/662723737/3796
Show full item record

Files in this item (CONTENT)

Thumbnail
View
  • b201145e.pdf ( 2,603.03 KB )

ทรัพยากรสารสนเทศทั้งหมดในคลังปัญญา ใช้เพื่อประโยชน์ทางการเรียนการสอนและการค้นคว้าเท่านั้น และต้องมีการอ้างอิงแหล่งที่มาทุกครั้งที่นำไปใช้ ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และทำสำเนาต่อ รวมถึงไม่ให้อนุญาตนำไปใช้ประโยชน์เพื่อการค้า ไม่ว่ากรณีใด ๆ ทั้งสิ้น



This item appears in the following Collection(s)

  • GSAS: Theses [219]

Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license.

Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Information Center | สำนักบรรณสารการพัฒนา
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license.

Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Information Center | สำนักบรรณสารการพัฒนา
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

‹›×