ตัวแบบผสมเชิงเส้นสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาเชิงพื้นที่ที่มีฤดูกาลรวมอยู่ด้วย ประยุกต์ใช้กับผลผลิตยางพาราในจังหวัดภาคใต้ของประเทศไทย

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อ นำเสนอตัวแบบผสมเชิงเส้น (Linear mixed model หรือ LMM) สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาเชิงพื้นที่ที่มีฤดูกาลรวมอยู่ด้วย ประยุกต์ใช้ตัวแบบที่นำเสนอกับข้อมูลผลผลิตยางพารา ในจังหวัดภาคใต้ของประเทศไทย พยากรณ์ผลผลิตยางพารา ในจังหวัดภาคใต้ของประเทศไทย และเพื่อเปรียบเทียบตัวแบบที่นำเสนอกับตัวแบบที่ใช้อยู่ทั่วไป คือ ตัวแบบ Holt-Winters additive exponential smoothing model (Holt-Winters ES) และ ตัวแบบ Seasonal autoregressive integrated moving average model (SARIMA) ตัวแบบที่นำเสนอคือตัวแบบผสมเชิงเส้น ที่มีอิทธิพลเชิงพื้นที่เป็นแบบ Conditional autoregressive model (CAR model) และอิทธิพลของฤดูกาลแบบใช้ตัวแปรหุ่น (Dummy variables) และแบบฟูเรียร์ (Fourier) การประมาณค่าพารามิเตอร์ในตัวแบบ ใช้วิธีการของเบย์ ค่าประมาณผลผลิตยางพาราเฉลี่ยต่อเดือน ถูกนำไปใช้ในการพยากรณ์ผลผลิตยางพาราในแต่ละเดือน ตัวแปรตามคือ ปริมาณผลผลิตยางพารารายเดือนในจังหวัดภาคใต้ของประเทศไทย อิทธิพลที่นำมาพิจารณาคือ อิทธิพลเชิงพื้นที่ อิทธิพลอื่นๆ ที่ไม่ใช่อิทธิพลเชิงพื้นที่ และอิทธิพลของฤดูกาล ข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลทุติยภูมิระดับจังหวัด ผลการศึกษาพบว่า อิทธิพลเชิงพื้นที่ อิทธิพลอื่นๆ ที่ไม่ใช่อิทธิพลเชิงพื้นที่ และอิทธิพลของฤดูกาล มีอิทธิพลต่อผลผลิตยางพาราในแต่ละเดือน ตัวแบบที่นำเสนอที่ใช้ตัวแปรหุ่นแสดงอิทธิพลของฤดูกาลมีความเหมาะสมมากที่สุด เมื่อเปรียบเทียบกับตัวแบบที่มีเทอมของฤดูกาลเป็นฟูเรียร์ ตัวแบบ Holt-Winters ES และตัวแบบ SARIMA โดยมีค่า Mean absolute error (MAE) ต่ำที่สุด ทั้งช่วงของข้อมูลที่ใช้สำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ และ ช่วงของข้อมูลที่ใช้สำหรับตรวจสอบความแม่นยำของตัวแบบ ตัวแบบที่นำเสนอที่ใช้ตัวแปรหุ่นแสดงอิทธิพลของฤดูกาล จึงควรได้รับการพิจารณานำไปใช้เป็นอันดับแรก

คำสำคัญ