| รหัสโครงการวิจัย |
PCRU_2560_L026
|
|---|
| ปีงบประมาณ |
2560
|
|---|
| ประเภทโครงการ |
โครงการวิจัยเดี่ยว
|
|---|
| ประเภททุน |
พัฒนาชุมชนและท้องถิ่น
|
|---|
| ชื่อโครงการวิจัย |
การประมาณค่าผลรวมประชากร ในการสำรวจตัวอย่างเมื่อมีข้อมูลสูญหาย
|
|---|
| ชื่อโครงการวิจัย (EN) |
Estimation of Population Total in Sample Survey with Missing Data
|
|---|
| นักวิจัย |
|
|---|
| คณะ/หน่วยงาน |
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
|
|---|
| บทคัดย่อ |
การวิจัยในครั้งนี้ศึกษาเกี่ยวกับการประมาณค่าผลรวมประชากรในการสำรวจตัวอย่าง เมื่อมีข้อมูลสูญหาย ที่เกิดจากการไม่ตอบเฉพาะบางคำถาม ภายใต้การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ และแต่ละชั้นภูมิสุ่มตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็นในการเลือกไม่เท่ากัน
ผู้วิจัยนำเสนอตัวประมาณค่าแบบผลรวมประชากร ทั้งตัวประมาณค่าแบบจุด และตัวประมาณค่าแบบช่วง ตัวประมาณค่าแบบจุดที่นำเสนอประกอบด้วยตัวประมาณค่าแบบเชิงเส้น และตัวประมาณค่าแบบไม่เป็นเชิงเส้น ส่วนตัวประมาณค่าแบบช่วงที่นำเสนอประกอบด้วย ช่วงความเชื่อมั่นแบบเชิงเส้น และช่วงความเชื่อมั่นแบบไม่เป็นเชิงเส้น การหาตัวประมาณค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าแบบจุดที่นำเสนอศึกษาภายใต้เฟรมเวิร์คแบบรีเวิร์ส และสัดส่วนตัวอย่างในแต่ละชั้นภูมิมีขนาดเล็ก
ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวประมาณค่าที่นำเสนอ สำหรับตัวประมาณค่าแบบจุดเมื่อพิจารณาจากค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยสัมพัทธ์ พบว่า ตัวประมาณค่าแบบไม่เป็นเชิงเส้น มีประสิทธิภาพดีกว่าตัวประมาณค่าแบบเป็นเชิงเส้น ส่วนตัวประมาณค่าแบบช่วงเมื่อพิจารณาจากค่าเฉลี่ยของจำนวนครั้งที่ช่วงความเชื่อมั่นจะครอบคลุมพารามิเตอร์ พบว่า ช่วงความเชื่อมั่นแบบไม่เป็นเชิงเส้น มีประสิทธิภาพดีกว่าช่วงความเชื่อมั่นแบบเชิงเส้น
คำสำคัญ : ผลรวมประชากร, ข้อมูลสูญหาย, ความแปรปรวน, เฟรมเวิร์คแบบรีเวิร์ส
In this research paper, we propose population total estimators in the presence of item nonresponse under stratified sampling with unequal probability sampling without replacement in each stratum both of point estimator and interval estimator.
The point estimator is comprised of the linear estimator and nonlinear estimator. The interval estimator contains linear interval estimator and nonlinear interval estimator. The variance and associated estimator of the point estimators are investigated under reverse framework with sampling fraction in each stratum is negligible.
The simulation study show that the nonlinear estimator is efficiency than linear estimator and the nonlinear interval estimator is efficiency than linear interval estimator.
Keywords: Population total, Missing data, Variance, Reverse framework
|
|---|
| คำสำคัญ |
ผลรวมประชากร,ข้อมูลสูญหาย,ความแปรปรวน,เฟรมเวิร์คแบบรีเวิร์ส,Population total,Missing data,Variance,Reverse framework
|
|---|
| สถานะโครงการ |
ดำเนินการเสร็จสิ้น
|
|---|
| บทคัดย่อ |
|
|---|
| เล่มรายงาน |
|
|---|
| เปิดดู |
338 ครั้ง
|
|---|
