การเปรียบเทียบวิธีการแปลงข้อมูลของการแจกแจงแบบเลขชี้กำลังนัยทั่วไป และการประมาณปริมาณฝนในฤดูร้อนของอำเภอเชียงดาว จังหวัดเชียงใหม่

Abstract

          การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการแปลงข้อมูลของการแจกแจงแบบเลขชี้กำลังนัยทั่วไปที่ขนาดตัวอย่างและพารามิเตอร์แตกต่างกันด้วยการแปลงแบบบ็อกซ์-ค็อกซ์ การแปลงแบบถอดรากที่สาม ( x1/2 ) และการแปลงแบบถอดรากที่สี่ ( x1/4 ) ในกรณีที่สามารถแปลงข้อมูลเข้าใกล้การแจกแจงปรกติมากที่สุด โดยการเปรียบเทียบค่าร้อยละการยอมรับสมมุติฐานว่าง (H0 ) ที่ว่าข้อมูลที่ทำการแปลงข้อมูลแล้วมีการแจกแจงปรกติ โดยการใช้เทคนิคมอนติคาร์โลจำนวน 10,000 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ผลการวิจัยพบว่าการแปลงแบบถอดรากที่สี่ให้ค่าร้อยละการยอมรับสมมุติฐานว่างมากที่สุด และนำไปประยุกต์ใช้ในการหาช่วงความเชื่อมั่นข้อมูลปริมาณฝนจากสถานีตรวจวัด ปริมาณฝนในฤดูร้อนของอำเภอเชียงดาว จังหวัดเชียงใหม่ โดยเฉลี่ยต่อปีมีค่าอยู่ระหว่าง 254.0344 มิลลิเมตร และ 340.1977 มิลลิเมตร ที่ระดับความเชื่อมั่น 95%           This study aims to compare the efficiency of the data transformation methods of generalized exponential distribution simulated with different sample size and parameters. Transformation methods including Box-Cox power transformation, Cube-Root transformation ( x1/3 )and Fourth-Root transformation ( x1/4 ) improve to investigate method of data transformation can transform data to normalizing data. By comparing a percentage of accept the null hypothesis (H0): the 10,000 repeated that data after transformation of the normal distribution are computed through the Monte Carlo technique. The simulation study’s results show that Fourth Root transformation gives a highest percentage of accept the null hypothesis. These methods apply to determine the confidence interval of rain in summer season at gauging station, Chiang Dao district, Chiang Mai, Thailand. Annually, the mean values are between 254.0344 mm. and 340.1977 mm.at 95% confidence level.