ตวแบบพยากรณจำนวนผวางงานในประเทศไทย (FORECASTING MODEL FOR THE NUMBER OF UNEMPLOYED PERSON IN THAILAND)
Notice bibliographique
Résumé
วตถประสงคของการวจยครงน คอ การศกษาและพยากรณจำนวนผวางงานในประเทศไทย โดยใชขอมลจากเวบไซตของระบบฐานขอมลดานสงคมและคณภาพชวต ตงแตไตรมาสท 1 ป 2545 ถงไตรมาสท 4 ป 2557 จำนวน 52 คา ผวจยไดแบงขอมลออกเปน 2 ชด ชดท 1 คอ ขอมลตงแตไตรมาสท 1 ป 2545 ถงไตรมาสท 4 ป 2556 จำนวน 48 คา สำหรบการสรางตวแบบพยากรณดวยวธการทางสถต 2 วธ ไดแก วธบอกซ-เจนกนส และวธการปรบเรยบดวยเสนโคงเลขชกำลงของวนเทอรแบบคณ ชดท 2 คอ ขอมลตงแตไตรมาสท 1 ถงไตรมาสท 4 ป 2557 จำนวน 4 คา สำหรบการตรวจสอบความแมนของตวแบบพยากรณดวยเกณฑเปอรเซนตความคลาดเคลอนสมบรณเฉลย และเกณฑรากทสองของความคลาดเคลอนกำลงสองเฉลยทตำทสด ผลการวจยพบวา วธบอกซ-เจนกนสมความแมนมากทสด อยางไรกตาม คาพยากรณของทง 2 วธ มความนาเชอถอ เนองจากไมมความแตกตางกนอยางมนยสำคญทางสถต คำสำคญ : ผวางงาน บอกซ-เจนกนส การปรบเรยบดวยเสนโคงเลขชกำลง เปอรเซนตความคลาดเคลอนสมบรณเฉลย รากทสองของความคลาดเคลอนกำลงสองเฉลย The purpose of this research was to study and forecast the number of unemployed person in Thailand. The data gathered from the website of Social and Quality of Life Database System during the first quarter, 2002 to the fourth quarter, 2014 (52 values) were used and divided into two categories. The first category had 48 values, which were the data during the first quarter, 2002 to the fourth quarter, 2013 for the modeling by the methods of Box-Jenkins and Winters’ multiplicative exponential smoothing. The second category had 4 values, which were the data from all four quarters in 2014 for checking the accuracy of the forecasting models via the criteria of the lowest mean absolute percentage error and root mean squared error. The results showed that, Box-Jenkins method was the most accurate . However, the forecast values of two methods were reliable because there was no statistically significant difference. Keywords: Unemployed Person, Box-Jenkins, Exponential Smoothing, Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».