ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับพารามิเตอร์ร่วมของการแจกแจงเดลต้าล็อกนอร์มอล

บทคัดย่อ

การแจกแจงเดลต้าล็อกนอร์มอล ประกอบด้วยการแจกแจง สองส่วน คือการแจกแจงทวินามและการแจกแจงล็อกนอร์มอล ตัวอย่างเช่น ข้อมูลปริมาณน้ำฝนซึ่งรวมค่าศูนย์ และค่าที่มากกว่าศูนย์ โดยการแจกแจงนี้มี ค่าเฉลี่ยและสัมประสิทธิ์การแปรผัน เป็นเครื่องมือทางสถิติใช้วัดค่าเฉลี่ย และการกระจายของปริมาณน้ำฝน การศึกษาการกระจายปริมาณน้ำฝนและค่าเฉลี่ยปริมาณน้ำฝนที่แตกต่างพื้นที่กัน จึงเป็นเรื่องสำคัญ ในงานวิจัยนี้ได้ศึกษาการสร้างช่วงความเชื่อมั่นค่าเฉลี่ยร่วม สัมประสิทธิ์การแปรผันร่วม และ เปอร์เซ็นไทล์ร่วม โดยใช้วิธีการทางสถิติเช่น fiducial generalized confidence interval, Bayesian, parametric bootstrap (PB) และ the method of variance estimates recovery ผลสรุปจากการจำลองและการวิเคราะห์ข้อมูลจริง พบว่าวิธี bootstap (PB) และวิธี Bayesian ดีที่สุดในการสร้างช่วงความเชื่อมั่นค่าเฉลี่ยร่วม และวิธี Bayesian โดยใช้ Jeffrey’s rule prior ให้ผลดีที่สุดสำหรับการสร้างช่วงความเชื่อมั่นค่า สัมประสิทธิ์การแปรผันร่วม และ ค่าเปอร์เซ็นไทล์ ประสิทธิภาพของวิธีที่เสนอแสดงโดยการนำไปใช้กับชุดข้อมูลปริมาณน้ำฝนในประเทศไทย

คำสำคัญ

ระดับความพร้อมของโครงการ