GSMIS

ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน

การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ

ชื่อบทความที่เผยแพร่

A modified GM-estimation for Robust Fitting of Mixture Regression Models

วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่

12 สิงหาคม 2557

การประชุม

ชื่อการประชุม

The 2nd ISM International Statistical Conference 2014 with Applications in Sciences and Engineering

หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม

Universiti Malasia PAHANG

สถานที่จัดประชุม

M.S. Garden Hotel

จังหวัด/รัฐ

Kuantan/ Pahang

ช่วงวันที่จัดประชุม

12 สิงหาคม 2557

ถึง

14 สิงหาคม 2557

Proceeding Paper

Volume (ปีที่)

1643

Issue (เล่มที่)

หน้าที่พิมพ์

264 - 269

Editors/edition/publisher

Editors Mohd Sham Mohamad, Wan Nur Syahidah Wan Yusoff, Nor Aida Zuraimi Md Noar, Roslinazairimah Zakaria and Mohd Rashid Ab Hamid

บทคัดย่อ

In the mixture regression models, the regression parameters are estimated by maximum likelihood estimation (MLE) via EM algorithm. Generally, maximum likelihood estimation is sensitive to outliers and heavy tailed error distribution. The robust method, M-estimation can handle outliers existing on dependent variable only for estimating regression coefficients in regression models. Moreover, GM-estimation can handle outliers existing on dependent variable and independent variables. In this study, the modified GM-estimations for estimating the regression coefficients in the mixture regression models are proposed. A Monte Carlo simulation is used to evaluate the efficiency of the proposed methods. The results show that the proposed modified GM-estimations approximate to MLE when there are no outliers and the error is normally distributed. Furthermore, our proposed methods have more efficient than the MLE, when there are leverage points.

ผู้เขียน

555020138-4	นาย ศรัณย์ บุพศิริ [ผู้เขียนหลัก]
	คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาโท ภาคปกติ

การประเมินบทความ (Peer Review)

ไม่มีผู้ประเมินอิสระ

มีการเผยแพร่ในระดับ

นานาชาติ

รูปแบบ Proceeding

Full paper

รูปแบบการนำเสนอ

Oral

เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์

เป็น

ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล

ไม่ได้รับรางวัล

แนบไฟล์

Citation