Methods of Independent Variables Selection into Multiple Linear Regression Equations
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This paper aims to present the methods of independent variables selection into multiple linear regression equations. It provides details about the independent variable selection algorithms, advantages, and limitations of independent variable selection methods, and trends in studies and research related to the independent variable selection methods into regression equations. The independent variable selection methods can be divided into two groups of methods: the general group of methods that is widely used. In this paper, we will discuss only Stepwise Regression and the metaheuristic group of methods which in this paper will discuss only Tabu Search, Genetic Algorithm, and Simulated Annealing. Each method is suitable for use in different situations.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้อความและบทความในวารสารการวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์ เป็นแนวคิดของผู้เขียน มิใช่ความคิดเห็นของกองบรรณาธิการวารสาร จึงมิใช่ความรับผิดชอบของวารสารการวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์ บทความในวารสารต้องไม่เคยตีพิมพ์ที่ใดมาก่อน และสงวนสิทธิ์ตามกฎหมายไทย การจะนำไปเผยแพร่ ต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากกองบรรณาธิการ
References
ทรงศิริ แต้สมบัติ. (2548). การวิเคราะห์การถดถอย. กรุงเทพมหานคร: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
ธิดาเดียว มยุรีสวรรค์. (2559). การวิเคราะห์การถดถอย. ขอนแก่น: เพ็ญพรินติ้ง.
นิศาชล งามประเสริฐสิทธิ์ และจิราวัลย์ จิตรถเวช. (2556). การเปรียบเทียบการคัดเลือกตัวแปรอิสระที่มีปัญหาสหสัมพันธ์เชิงเส้นพหุด้วยวิธีการถดถอยแบบริดจ์และการค้นหาแบบต้องห้าม. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 18(2), 76 – 89.
ปิยรัตน์ งามสนิท ธรา อั่งสกุล และจิติมนต์ อั่งสกุล. (2560). ขั้นตอนวิธีการจำลองการอบเหนียวสำหรับการวางแผนแผนการเดินทางท่องเที่ยวภายใต้เงื่อนไขบังคับด้านเวลา. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 36(6), 713 – 727.
พัทธ์ชนก ศรีสุรเดชชัย และชญานิน อินกว่าง. (2563). ประสิทธิภาพของตัวดำเนินการข้ามสายพันธุ์ในขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมสำหรับการคัดเลือกตัวแปรในการวิเคราะห์การถดถอย. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, 28(9), 1517 – 1533.
พีรภัทร์ ภาคภูมิกมลเลิศ จรัสศรี รุ่งรัตนาอุบล และอนามัย นาอุดม. (2563). การเปรียบเทียบวิธีคัดเลือกตัวแปรอิสระในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุโดยใช้ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมและการจำลองการอบเหนียว. วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์, 12(16), 11 – 25.
รัฐพงศ์ ชัยเอิก ปริม ชูคากร และวรรณพร จันโทภาส. (2560). วิธีการคัดเลือกตัวแปรในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ. ขอนแก่น : มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
วิชิต หล่อจีระชุณห์กุล และจิราวัลย์ จิตรถเวช. (2548). เทคนิคการพยากรณ์. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์ องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก.
วิรัชช พานิชวงศ์. (2549). การวิเคราะห์การถดถอย. กรุงเทพฯ: ศูนย์ผลิตตำราเรียน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ.
ศิรินทิพย์ หมื่นจัทร์ และวฐา มินเสน. (2557). การคัดเลือกตัวแบบในการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณโดยใช้วิธีดับเบิลเจเจติกอัลกอริทึม. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 19(2), 139 – 153.
Deep, K. & Thakur, M. (2007). A new mutation operator for real coded genetic algorithms. Applied Mathematics and Computation, 193(1), 211 – 230.
Hasan, Örkcü, H. (2013). Subset selection in multiple linear regression models: A hybrid of genetic and simulated annealing algorithms. Applied Mathematics and Computation, 219(23), 11018 – 11028.
Montgomery, D.C., Peck, E.A. & Vining G.G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons.
Scrucca, L. (2013). GA : A Package for Genetic Algorithm in R. Journal of Statistical Software, 53(4), 1 – 37.