03/04/2026
นักวิจัยภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ มมส
ศึกษาตัวประมาณที่ได้รับการปรับปรุงโดยใช้สารสนเทศของตัวแปรช่วยในการเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลงเชิงผกผันทั่วไป
ตีพิมพ์ในวารสาร : Symmetry ฐานข้อมูล : Scopus Q1 (Tier 1)
นักวิจัย : รศ.ดร.นิภาพร ชุติมันต์ รศ.ดร.ชวลิต บุญปก ผศ.ดร.มนชยา เจียงประดิษฐ์ อ.ดร.สุภาวดี วิชิตชาญ
ภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลง (Adaptive Cluster Sampling) เป็นวิธีการเลือกตัวอย่างที่ใช้กัน ทั่วไปเมื่อประชากรมีลักษณะหายากและกระจุกตัว อย่างไรก็ตาม การเลือกตัวอย่างเริ่มต้นอาจรวมหน่วยที่ไม่ เป็นไปตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงได้มีการผนวกวิธีการเลือกตัวอย่างแบบเชิงผกผันทั่วไป (General Inverse Sampling) เข้ากับการเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลง โดยเลือกหน่วยเริ่มต้นแบบลำดับขั้น (sequentially) และกำหนดเกณฑ์การหยุดเพื่อควบคุมจำนวนหน่วยหายาก ในงานวิจัยนี้ได้พัฒนาตัวประมาณ ค่าเฉลี่ยของประชากรโดยใช้ข้อมูลจากตัวแปรช่วย (auxiliary information) ภายใต้กรอบของการเลือกตัวอย่าง แบบกลุ่มดัดแปลงเชิงผกผันทั่วไป (General Inverse Adaptive Cluster Sampling) โดยนำเสนอตัวประมาณที่ ใช้สารสนเทศของตัวแปรช่วย 2 ตัวประมาณ
รายละเอียดผลงานวิจัย : https://science.msu.ac.th/th/?p=4756
ที่มา : งานวิจัย คณะวิทยาศาสตร์
นักวิจัยคณะวิทยาศาสตร์ มมส ศึกษาตัวประมาณที่ได้รับการปรับปรุงโดยใช้สารสนเทศของตัวแปรช่วยในการเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลงเชิงผกผันทั่วไป
ตีพิมพ์ในวารสาร : Symmetry ฐานข้อมูล : Scopus Q1 (Tier 1)
นักวิจัย : รศ.ดร.นิภาพร ชุติมันต์ รศ.ดร.ชวลิต บุญปก ผศ.ดร.มนชยา เจียงประดิษฐ์ อ.ดร.สุภาวดี วิชิตชาญ
ภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลง (Adaptive Cluster Sampling) เป็นวิธีการเลือกตัวอย่างที่ใช้กัน ทั่วไปเมื่อประชากรมีลักษณะหายากและกระจุกตัว อย่างไรก็ตาม การเลือกตัวอย่างเริ่มต้นอาจรวมหน่วยที่ไม่ เป็นไปตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงได้มีการผนวกวิธีการเลือกตัวอย่างแบบเชิงผกผันทั่วไป (General Inverse Sampling) เข้ากับการเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มดัดแปลง โดยเลือกหน่วยเริ่มต้นแบบลำดับขั้น (sequentially) และกำหนดเกณฑ์การหยุดเพื่อควบคุมจำนวนหน่วยหายาก ในงานวิจัยนี้ได้พัฒนาตัวประมาณ ค่าเฉลี่ยของประชากรโดยใช้ข้อมูลจากตัวแปรช่วย (auxiliary information) ภายใต้กรอบของการเลือกตัวอย่าง แบบกลุ่มดัดแปลงเชิงผกผันทั่วไป (General Inverse Adaptive Cluster Sampling) โดยนำเสนอตัวประมาณที่ ใช้สารสนเทศของตัวแปรช่วย 2 ตัวประมาณ
รายละเอียดผลงานวิจัย : https://science.msu.ac.th/th/?p=4756
ที่มา : งานวิจัย คณะวิทยาศาสตร์