ตวแบบพยากรณจำนวนผวางงานในประเทศไทย (FORECASTING MODEL FOR THE NUMBER OF UNEMPLOYED PERSON IN THAILAND)
Bibliographic record
Abstract
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)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".