วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม (J. Ind. Tech.) อยู่ในฐานข้อมูล TCI กลุ่ม 2 (2563) มีค่า JIF = 0.094 | The Journal of Industrial Technology (J. Ind. Tech.) is indexed in TCI Tier 2 (2020) with impact factor, JTIF 0.094

บทความ

การทำเหมืองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพของรูปแบบลำดับเหตุการณ์เชิงกลุ่ม

วิทยาศาสตร์ประยุกต์

งานสืบค้นหารูปแบบลำดับเหตุการณ์ย่อยในฐานข้อมูลลำดับเหตุการณ์ขนาดใหญ่มีความสำคัญมาก งานวิจัย นี้ได้พัฒนากระบวนการสืบค้นรูปแบบลำดับเหตุการณ์เชิงกลุ่มชื่อไบเดก โดยดัดแปลงจากวิธีการของไบด์ที่มี ประสิทธิภาพมากสำหรับลำดับเหตุการณ์เชิงเดี่ยว อัลกอริทึมไบเดกสามารถค้นหารูปแบบลำดับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน เวลาที่ต่างกันหรือพร้อม ๆ กันได้จากการทดสอบเปรียบเทียบการทำงานระหว่างอัลกอริทึมไบเดกกับอัลกอริทึมโคล์ สะแพน พบว่าผลลัพธ์มีความถูกต้องตรงกันและอัลกอริทึมไบเดกใช้เวลาน้อยกว่า ด้วยระดับนัยสำคัญ 0.05 ผู้วิจัยได้นำ อัลกอริทึมไบเดกไปประยุกต์ใช้กับงานด้านการพยากรณ์อากาศ โดยการใช้ข้อมูลสภาพอากาศที่มีความสัมพันธ์กัน ย้อนหลัง 3 วัน ทำให้สามารถพยากรณ์อุณหภูมิในวันถัดไปได้ด้วยค่าความถูกต้อง 82% และ79% ในชุดข้อมูลฝึกฝน และชุดทดสอบ ตามลำดับ

การประมาณค่าพารามิเตอร์ในตัวแบบความถดถอยโลจิสติคแบบเกาซ์เซียนคอพพูลา

วิทยาศาสตร์ประยุกต์

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ในตัวแบบความถดถอยโลจิสติคแบบเกาซ์เซียนคอพ พูลา สำหรับในกรณีที่ทราบค่าปัจจัยของคอพพูลา Z พบว่า ตัวแบบคอพพูลาโลจิสติคนี้คือ ตัวแบบโพรบิท ที่ต้องมี การปรับค่าตัวประมาณด้วย 1 - r เมื่อ r คือ ค่าสหสัมพันธ์ในตัวแบบเกาซ์เซียนคอพพูลา และเมื่อได้ทำการ จำลองข้อมูลเพื่อทดสอบความถูกต้องในการประมาณค่าพารามิเตอร์ในกรณีที่ทราบค่าปัจจัยของคอพพูลา Z และ ทำการทดสอบเพิ่มเติมในกรณีไม่ทราบค่าปัจจัยของคอพพูลา Z พบว่า ในกรณีที่ทราบค่าปัจจัยของคอพพูลา Z ได้ ให้ผลการประมาณที่ใกล้เคียงกับค่าพารามิเตอร์ในทางตรงข้ามกรณีที่ไม่ทราบค่าปัจจัยของคอพพูลา Z ให้ผลการ ประมาณที่ค่อนข้างสูงกว่าค่าพารามิเตอร์ โดยเฉพาะในระดับความสัมพันธ์ที่สูงขึ้น

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างตัวแบบถดถอยโลจิสติกแบบสถิตและแบบพลวัตร

วิทยาศาสตร์ประยุกต์

วัตถุประสงค์ของการวิจัยครั้งนี้เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์ระหว่างตัวแบบถดถอยโลจิสติก แบบสถิตและแบบพลวัตร โดยตัวแบบสถิตจะพิจารณาข้อมูลเป็นเพียงหนึ่งช่วงเวลาเท่านั้น แต่ตัวแบบพลวัตรจะ พิจารณาข้อมูลที่เปลี่ยนไปในหลายช่วงเวลาย่อย ในรูปแบบของ Hazard model โดยศึกษากับทั้งข้อมูลจำลองและ ข้อมูลจริง ซึ่งข้อมูลจำลองจะใช้3 ตัวแปรอิสระที่มีการแจกแจงแตกต่างกัน แบ่งเป็น 24 ช่วงเวลา สำหรับข้อมูลจริง เป็นข้อมูลทุติยภูมิเกี่ยวกับการเช่าซื้อสินค้าชนิดหนึ่ง โดยสนใจการเกิดหนี้NPL (Non Performing Loan) แบ่งเป็น 4 ช่วงเวลา ผลการศึกษา สำหรับข้อมูลจำลอง ตัวแบบพลวัตรมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแบบสถิต เนื่องจากพื้นที่ใต้โค้ง ROC ของตัวแบบพลวัตรมากกว่าตัวแบบสถิตอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 และสำหรับข้อมูล จริง เราไม่สามารถสรุปได้ว่า ตัวแบบพลวัตรมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแบบสถิต ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

รับข่าวสารจากเรา

รับข่าวสารจากทางเรา ท่านจะสามารถเข้าถึงข่าวสารได้ก่อนใคร แค่เพียงใส่อีเมลของคุณ