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9789740331186
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variable 2
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(Independent variable 2
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1
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µ—«·ª√Àπ÷Ëßπà“®–∂Ÿ° àߺ≈°√–∑∫®“°µ—«·ª√„¥∫â“ß ·≈–°≈à“«∂÷ߧ«“¡ —¡æ—π∏åπ—Èπ«à“‡ªìπ‰ª„π∑‘»∑“ßÕ¬à“߉√
2
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Regressand ·≈– Endogenous variable
3
À√◊ÕÕ“®„™â§”µàÕ‰ªπ’È·∑π Independent variable °Á‰¥â ´÷Ë߉¥â·°à Explanatory variable, Control variable, Predictor
variable, Regressor ·≈– Exogenous variable
- 3. 1. ∫∑π” 33333
‚¥¬∑’Ë
Y §◊Õ √“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§
X §◊Õ √“¬‰¥â
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b2 §◊Õ §à“æ“√“¡‘‡µÕ√å¢Õß·∫∫®”≈Õß´÷Ëß· ¥ß∂÷ß§à“§«“¡™—π¢Õ߇ âπ°“√∫√‘‚¿§
§. √â“ß·∫∫®”≈Õß∑“ß ∂‘µ‘À√◊Õ·∫∫®”≈Õß∑“߇»√…∞¡‘µ‘
¡°“√ (1.1) ¡¡µ‘«à“ √“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§·≈–√“¬‰¥â¡’§«“¡ —¡æ—π∏å·∫∫·πàπÕπ (Exact
À√◊Õ Deterministic relationship) °≈à“«§◊Õ À“°√“¬‰¥â‡æ‘Ë¡¢÷Èπ 1 Àπ૬ ®–∑”„Àâ√“¬®à“¬„π°“√
∫√‘‚¿§‡æ‘Ë¡¢÷Èπ‡∑à“°—∫ b2 Àπ૬լà“ß·πàπÕπ ´÷Ëß„π‚≈°·Ààߧ«“¡‡ªìπ®√‘ß·≈â« §«“¡ —¡æ—π∏å¢Õß
µ—«·ª√∑—Èß Õßπ’È®–‡ªìπ·∫∫‰¡à·πàπÕπ (Inexact relationship) °≈à“«§◊Õ À“°√“¬‰¥â‡æ‘Ë¡¢÷Èπ 1 Àπ૬
√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§Õ“®‡æ‘Ë¡¢÷Èπ‰¡à‡∑à“°—∫ b2 °Á‰¥â ´÷Ëß·∫à߇ªìπ
● √“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§Õ“®®–‡æ‘Ë¡¢÷Èπ¡“°°«à“ b2
● √“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§Õ“®®–‡æ‘Ë¡¢÷Èπ‡∑à“°—∫ b2
● √“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§Õ“®®–‡æ‘Ë¡¢÷ÈππâÕ¬°«à“ b2
¥—ßπ—Èπ ·∫∫®”≈Õß∑“߇»√…∞¡‘µ‘À√◊Õ·∫∫®”≈Õß∑“ß ∂‘µ‘¢Õßµ—«·ª√∑—Èß Õ߇¢’¬π‰¥â ¥—ßπ’È
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(Stochastic disturbance term À√◊Õ Random error term) ·≈–‡æ◊ËÕ„À⇢Ⓞ®‰¥âßà“¬¢÷Èπ ‡√“Õ“®¡Õß«à“
µ—«·ª√ ÿࡧ≈“¥‡§≈◊ËÕπ (u) π’ÈÕ“®¡’§à“‡ªìπ∫«°À√◊Õ»Ÿπ¬åÀ√◊Õ≈∫°Á‰¥â ·µà§à“∑’ËÕÕ°¡“π—Èπ®–¢÷ÈπÕ¬Ÿà°—∫
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● À“° u < 0 ®–∑”„Àâ√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§ (Y) ¡’§à“µË”°«à“ b1 + b2 X
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‡ªìπ®√‘߉¡à¡’ºŸâ„¥∑’Ë∑√“∫§à“∑’Ë∂Ÿ°µâÕߢÕß b1 ·≈– b2 ¥—ßπ—Èπ °“√∑’ˇ√“®–À“ ¡°“√‡ âπµ√ß∑’Ë· ¥ß
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∑’Ë√«∫√«¡‰¥âπ—È𠇪ìπ¢âÕ¡Ÿ≈√“¬ªï µ—Èß·µàªï §.». 1980 ∂÷ß 1991 · ¥ß‰¥â¥—ßµ“√“ß∑’Ë 1.1 ¥—ßπ’È
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ªï X: √“¬‰¥â Y:√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§
1980 2,447.1 3,776.3
1981 2,476.9 3,843.1
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1991 3,240.8 4,821.0
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Y = b1 + b2 X
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®“°¢âÕ¡Ÿ≈¢â“ßµâπ 𔧫“¡√Ÿâ∑“ß ∂‘µ‘¡“ª√–¡“≥§à“æ“√“¡‘‡µÕ√å b1 ·≈– b2 ´÷Ëß„π‡≈à¡π’È
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ª√–¡“≥§à“ b1 ·≈– b2 ‰¥â·≈â« ¡°“√∑’Ë (1.2) “¡“√∂‡¢’¬π‰¥â¥—ßπ’È
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¡¡µ‘«à“°“√„™â¢âÕ¡Ÿ≈„πµ“√“ߢâ“ßµâππ’ȉ¥âº≈¥—ßπ’ȧ◊Õ b1 = – 231.80 ·≈– b2 = 0.7194 µ“¡≈”¥—∫
¥—ßπ—Èπ ¡°“√ (1.2) ‡¢’¬π‰¥â«à“
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·≈– b2 = 0.7194 À¡“¬∂÷ß À“°√“¬‰¥â‡æ‘Ë¡¢÷Èπ 1 ≈â“π∫“∑ ·≈â«√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§®–‡æ‘Ë¡¢÷Èπ
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0.7194 ≈â“π∫“∑
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®“°·∫∫®”≈Õß∑“ß ∂‘µ‘∑’Ë∂Ÿ°ª√–¡“≥¢÷Èπ¢â“ßµâπ‡√“µâÕßπ”¡“∑¥ Õ∫«à“µ—«§à“æ“√“¡‘‡µÕ√å
(b2) „π·∫∫®”≈Õßµ√ßµ“¡∑ƒ…Æ’°“√∫√‘‚¿§¢Õ߇§π åÀ√◊Õ‰¡à ‚¥¬Õâ“ßÕ‘ß®“°µ—«ª√–¡“≥§à“
æ“√“¡‘‡µÕ√å (b2) ‡™àπ ‡√“Õ“®∑¥ Õ∫«à“§à“ b2 < 1 Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘À√◊Õ‰¡à‚¥¬Õâ“ßÕ‘ß®“°
b2 = 0.7194 √“¬≈–‡Õ’¬¥®–°≈à“«„π∫∑µàÕ‰ª
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‡√“®–„™âº≈°“√ª√–¡“≥·∫∫®”≈Õß∑’˪√–¡“≥¢÷Èπ¢â“ßµâπ ¡“∑”𓬧à“√“¬®à“¬„π°“√
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ˆY = – 231.80 + 0.7194 (6,000) = 4,084.6 ≈â“π∫“∑
´. „™â·∫∫®”≈Õߢâ“ßµâπ„π°“√§«∫§ÿ¡À√◊Õ‡ πÕ·π–π‚¬∫“¬
¡¡µ‘„Àâ√—∞∫“≈‡™◊ËÕ«à“√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§∑’Ë√–¥—∫ 4,000 ≈â“π∫“∑ ®–∑”„Àâ√–∫∫‡»√…∞°‘®
¢¬“¬µ—«Õ¬à“ß¡’‡ ∂’¬√¿“æ ¥—ßπ—Èπ √—∞∫“≈µâÕßÀ“√–¥—∫√“¬‰¥â∑’Ë∑”„Àâ°“√∫√‘‚¿§¡’§à“‡∑à“°—∫ 4,000
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4
‡√“„™â§”«à“‚¥¬‡©≈’ˬ‡æ√“–‡ªì𧫓¡ —¡æ—π∏å·∫∫‰¡à·πàπÕπ
- 6. ‡»√…∞¡‘µ‘‡∫◊ÈÕßµâπ66666
π—Ëπ§◊Õ√—∞∫“≈§«√ √â“ß√“¬‰¥â„ÀâÕ¬Ÿà∑’Ë√–¥—∫ 5,882 ≈â“π∫“∑ ®÷ß®–∑”„Àâ√“¬®à“¬„π°“√∫√‘‚¿§
Õ¬Ÿà∑’Ë 4,000 ≈â“π∫“∑ ‚¥¬°”Àπ¥„Àâ§à“ b2 = 0.7194
1.3 §«“¡ —¡æ—π∏å·∫∫ ∂‘µ‘·≈–§«“¡ —¡æ—π∏å·∫∫·πàπÕπ
µ—«·ª√µà“ß Ê ∑’Ë¡’§«“¡ —¡æ—π∏å·∫∫·πàπÕπÀ√◊Õ·∫∫®”≈Õß∑“ߧ≥‘µ»“ µ√å ‡™à𠧫“¡
—¡æ—π∏å√–À«à“߇«≈“∑’Ë°âÕπÀ‘π°âÕπÀπ÷Ëßµ°≈ß¡“®“°∑’Ë Ÿß°—∫πÈ”Àπ—°¢Õß°âÕπÀ‘π°âÕππ—Èπ·≈–§«“¡ Ÿß
‡ªì𧫓¡ —¡æ—π∏å·∫∫·πàπÕπ À“°‡√“∑√“∫πÈ”Àπ—°¢Õß°âÕπÀ‘π·≈–∑√“∫§«“¡ Ÿß·≈â« ‡√“¬àÕ¡
“¡“√∂„™â Ÿµ√∑“ßøî ‘° å„π°“√§”π«≥‡«≈“∑’Ë°âÕπÀ‘π°âÕππ—Èπµ°≈ß¡“‰¥âÕ¬à“ß·¡à𬔠´÷Ëß
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√–À«à“ߺ≈º≈‘µ¢â“« °—∫ πÈ”Ω𠧫“¡™◊Èπ Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ ‡ªì𧫓¡ —¡æ—π∏å·∫∫ ∂‘µ‘ ∑—Èßπ’ȇæ√“– º≈º≈‘µ¢â“«
πÈ”Ω𠧫“¡™◊Èπ Õÿ≥À¿Ÿ¡‘ ‡ªìπµ—«·ª√ ÿà¡ ‡π◊ËÕß®“°‡√“‰¡à “¡“√∂∑√“∫‰¥â«à“®–¡’§à“‡∑à“„¥
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