การเปรียบเทียบการประมาณค่าสูญหายในแผนแบบบล็อกสุ่มสมบูรณ์ A Comparison of Missing Value Estimations in Randomized Complete Block Design

Abstract

การวิจัยนี้เพื่อศึกษาเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าสูญหาย 3 วิธีคือวิธี OLS วิธี MI และวิธี GA ในแผนแบบบล็อกสุ่มสมบูรณ์โดยใช้ข้อมูลจริงและข้อมูลจำลอง กำหนดให้ข้อมูลสูญหาย (m) อย่างสุ่มไม่เกิน 5% สำหรับข้อมูลจริงจำนวน 2 ชุด : t=5 b=3,t=8 b=4 และสำหรับข้อมูลจำลองมี 4 กรณี : t=3 b=3,t=5 b=3, t=8 b=4, t=8 b=5 กำหนดให้ C.V. เท่ากับ 10% 30% และ 50% ให้ค่าคงที่ h เท่ากับ 1 2 และ 3 และกระทำซ้ำแต่ละสถานการณ์ 12,000 รอบ โดยใช้โปรแกรม R และเมื่อพิจารณาจากค่า MSE และค่า MAPE ผลการศึกษาพบว่า เมื่อจำนวนข้อมูลสูญหายมีค่ามากขึ้น ทำให้ค่า MSE และ MAPE มีค่ามากขึ้น สำหรับข้อมูลจริงที่มี m เท่ากับ 1 และ 2 ค่า วิธี MI ให้ค่า MSE และ MAPE ต่ำที่สุด สำหรับข้อมูลจำลองที่มี m เท่ากับ 1 ส่วนใหญ่วิธี OLS ให้ค่า AVG MSE และ AVG MAPE ต่ำที่สุด ยกเว้นในกรณีที่ C.V. เท่ากับ 10% และ h เท่ากับ 1 ซึ่งพบว่า วิธี GA ให้ค่า AVG MSE และ AVG MAPE ต่ำที่สุด สำหรับข้อมูลจำลองที่ m เท่ากับ 2 เมื่อ C.V. เท่ากับ 10% และ 30% พบว่า วิธี MI และวิธี GA ให้ค่า AVG MSE และ AVG MAPE ต่ำที่สุด ตามลำดับ และเมื่อ C.V. เท่ากับ 50% ส่วนใหญ่วิธี OLS ให้ค่า AVG MSE และ AVG MAPE ต่ำที่สุด

The study aims to compare the 3 missing value estimations: OLS, MI, and GA in randomized complete block design using both real and simulated data. In the study, there are at least 5% of randomly missing value (m). Two real data sets : t=5 b=3 and t=8 b=4 are used in this research. Also, there are four cases of simulated data : t=3 b=3, t=5 b=3, t=8 b=4 and t=8 b=5. There are 10%, 30% and 50% of C.V., the constant h = 1, 2 and 3. R Program is used to simulate data with 12,000 times for each situation. MSE and MAPE are used as criteria for determination. For the result, when m increases, MSE and MAPE values tend to increase. For the real data, when m=1 and 2, MI has the lowest MSE and MAPE values. For the simulated data, when m=1, OLS has the lowest AVG MSE and AVG MAPE values for almost cases, except when C.V.=10%, h=1, GA has the lowest AVG MSE and AVG MAPE values. When m=2 C.V. = 10% and 30%, it is found that MI and GA have the lowest AVG MSE and AVG MAPE values respectively. When C.V. = 50%, for almost cases, OLS has the lowest AVG MSE and AVG MAPE values.