Page 687 - NEIC_FINAL REPORT

โครงการศึกษาการจัดทําแผนยุทธศาสตร์และออกแบบการพัฒนาศูนย์
สารสนเทศพลังงานแห่งชาติเพ่ือรองรับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) โครงการศึกษาการจัดทําแผนยุทธศาสตร์และออกแบบการพัฒนาศูนย์
ในการขับเคลื่อนแผนพลังงานของประเทศไทย สารสนเทศพลังงานแห่งชาติเพื่อรองรับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
ในการขับเคลื่อนแผนพลังงานของประเทศไทย
รูปิที่่ 5.3-20 ตัวอยางแผนภัาพแสดงตัวแบบเชิงบวกและตัวแบบเชิงคูณ
เพื่อให้ง่ายต่อการเข้าใจ จะขอแสดงรายละเอียดตัวแบบอนุกรมเวลาโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอย เ(พTiื่อmใeห้งS่าeยrieตs่อRกeาgรrเeขs้าsใioจnจ)ะสขําหอรแับสตดัวงแราบยบลเชะิงเบอวียกดแตลัวะแเชบิงบคอูณนในุกกรรมณเวีทลี่าขโ้อดมยูลใเชป้ก็นาขร้อวมิเคูลรอานะุกหร์กมาเวรลถาดราถยอเยดือนเท่าน้ัน (Time Serอieยs่าRงeไรgกre็ตsาsiมonห)าสกําขห้อรมับูตลอัวแนบุกบรเมชเิงวบลวากเปแล็นะขเช้อิงมคูลูณรใานยกวรันณหีทรี่ขือ้อรมายูลปเปี ก็น็ขย้อังมสาูลมอานรุกถรใมชเ้เวทลคารนาิคยกเดาือรนวิเทค่ารนาะ้ันห์ดังกล่าว
อย่างไรก็ตหามค่าหพายกาขก้อรณมูล์ไดอ้เนช่นุกกรนัมเวลาเป็นข้อมูลรายวันหรือรายปี ก็ยังสามารถใช้เทคนิคการวิเคราะห์ดังกล่าว หาค่าพยากรณ์ได้เช่นก(i)นั ตัวแบบเชิงบวก (Additive Model) สําหรับข้อมูลอนุกรมเวลา ที่มีลักษณะที่แนวโน้มกับฤดูกาลมี
(i) ตัวแบบเชิงคบวาวมกส(ัมAพddันiธt์เivชeิงบMวกodวeิธl)ีวสิเคํารหาระับหข์อน้อมุกรูลมอเนวลุการเมบเื้อวงลตา้นที่มี่เหีลมักาษะสณมะคทือี่แกนาวรใโชน้ก้มากรับวิเฤคดราูกะาหล์อมนีุกรมเวลา ความสัมพันดธ้ว์เยชติงับวแวบกบวกิธาีวรถิเคดรถาอะหย์อ(TนiุกmรeมเSวลeาriเeบsื้อRงตeg้นrทeี่เsหsiมoาnะ)สโมดคยือตกัวาแรปใชรอ้กาิสรวะิเปคราะะกหอ์อบนไปุกดรม้วยเวแลนาวโน้ม และ ด้วยตัวแบฤบดกูกาารลถซดึ่งถใอนยกร(ณTimีน้ีคeือSเดeือriนesซRึ่งeขgั้นrตeอssนioกnาร)อโนดยุกตรมัวเแวปลารโอดิสยรตะัวปแรบะบกกอาบรไถปดดถ้วอยแมนีขว้ันโนต้มอนแลดะังน้ี ฤดูกาลซึ่งในกรณีนี้ค(1ือ)เดือน ซก่ึงําขหั้นนตดอสนักญาลรอักนษุกณรม์ทเวี่ใลชา้ โดยตใหัวแ้ขบ้อบมกูลารอถนดุกถอรมยเมวลีขาั้นรตาอยนเดือังนี้ในอดีต แทนด้วย
(1) (2)
̂
โดยที่ 𝑌𝑌 ซค่ึงจือาตกัวสปมกราะรมดา้าณนบขนอจงะ𝑌𝑌เห็นทไดี่ไ้วด่า้จเรากพติจาัวรแณบาบขกอบารเขวติเขคอรงาตะัวหแ์กปารอรถิสรดะถใอนยตเัวชแิงบเบสด้นังน้ี
ซึ่งจากสมการด้านบนจะเห็นได้ว่าเราพิจารณาขอบเขตของตัวแปรอิสระในตัวแบบดังนี้ 5.3-52
Final Report
รายงานฉบับสมบูรณ์
̂̂̂̂ ̂
สร้างตัวแบบ𝑌𝑌กา=รถด𝛽𝛽ถอ+ย โ𝛽𝛽ดย𝑡𝑡พิจ+าร𝛽𝛽ณา𝐽𝐽ต𝐽𝐽ัว𝑛𝑛แบ+บ⋯ต้ังต+้นด𝛽𝛽ังนี้𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 ; 𝑡𝑡 = 1,2, ... , 𝑛𝑛
𝑡𝑡012 11
โดยที่ 𝑌𝑌̂ คือตัวประมาณของ 𝑌𝑌 ที่ได้จากตัวแบบการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น ̂ ̂𝑡𝑡 ̂ ̂ 𝑡𝑡 ̂
𝑌𝑌 =𝛽𝛽 +𝛽𝛽 𝑡𝑡+𝛽𝛽 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑛𝑛+⋯+𝛽𝛽 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 ;𝑡𝑡=1,2,...,𝑛𝑛 𝑡𝑡012 11
𝑡𝑡𝑡𝑡
รายงานฉบับสมบูรณ์ รายงานฉบับสมบูรณ์
รูปที่ 5.3-50 ตัวอย่างแผนภาพแสดงตัวแบบเชิงบวกและตัวแบบเชิงคูณ
(ท่ีมา: O’Connell, R.T., Bowerman, B.L., Murphree, E.S., Business Statistics and Analytics in Practice, 9th edition, McGraw-Hill, 2018.)
รูปที่ 5.3-50 ตัวอย่างแผนภาพแสดงตัวแบบเชิงบวกและตัวแบบเชิงคูณ
(ที่มา: O’Connell, R.T., Bowerman, B.L., Murphree, E.S., Business Statistics and Analytics in Practice, 9th edition, McGraw-Hill, 2018.)
กําหนดสัญสัญลัลกักษษณณ์ท์ 𝑌𝑌ี่ใช้ โดยทใ่ีห𝑡𝑡้ข=้อม1ูล,อ2น,ุก...รม,เ𝑛𝑛วลารายเดือนในอดีต แทนด้วย 𝑡𝑡
ส(ัญ2)ลักษณส์ 𝑌𝑌ร้างโตดัวยแทบี่ 𝑡𝑡บก=ารถ1ด,ถ2อ,ย...โด,ย𝑛𝑛พิจารณาตัวแบบตั้งต้นดังน้ี 𝑡𝑡
5.3-52
5 - 83