การนำเสนอผลงานวิจัยภาคบรรยายในการประชุมวิชาการ International Conference and Summer School NUMTA2019 “Numerical Computations: Theory and Algorithms” ณ ประเทศอิตาลี จัดขึ้นเพื่อนำเสนอผลงานด้านคณิตศาสตาร์และสถิติ สำหรับงานทางด้านสถิติในหัวข้อเรื่อง “Modelling population size using Horvitz-Thompson approach based on the Poisson Lindley distribution” ณ วันที่ 15 - 21 มิถุนายน 2562

การประชุมวิชาการครั้งนี้เป็นงานประชุมในระดับนานาชาติ มีหัวข้อการนำเสนอเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ คณิตศาสตร์ประยุกต์ ทฤษฎีทางสถิติ และสถิติประยุกต์ โดยการเข้าร่วมประชุมในครั้งนี้ข้าพเจ้าได้นำเสนอผลงานในรูปแบบบรรยาย ในหัวข้อ “Modelling population size using Horvitz-Thompson approach based on the Poisson Lindley distribution” ณ วันที่ 20 มิถุนายน 2562 ในรูปแบบบรรยาย โดยมีวัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้เพื่อประมาณขนาดของประชากรโดยใช้การแจกแจงแบบปัวซงลินด์เลย์แบบมีพารามิเตอร์เดียว ซึ่งเป็นการแจกแจงสำหรับข้อมูลแจงนับที่พบว่าใช้ในการประมาณประชากรที่มีลักษณะภาวะความต่างกันในประชากร (Heterogeneous model) และใช้เทคนิคการประมาณความแปรปรวนของ Dankmar Bhning เพื่อใช้ในการประมาณช่วงความเชื่อมั่นของขนาดประชากร ผลการศึกษาพบว่าตัวประมาณใหม่ที่ศึกษาให้ความแม่นยำที่ดีกว่าการแจกแจงแบบปัวซง การประยุกต์ใช้ตัวประมาณนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายสาขา เช่น การประมาณขนาดประชากรในงานด้านนิเวศวิทยา ด้านการอนุรักษ์ ด้านสังคมศาสตร์ ด้านการแพทย์ เป็นต้น โดยมีบทคัดย่อดังนี้

Abstract

Capture-recapture analysis is applied to estimate population size in ecology, biology, social science, medicine, linguistics and software engineering. The Poisson distribution is one of  the simplest models for count data and appropriate for homogeneous populations. On the other hand, it is found to underestimate the counts for overdispersed data. In this study, I have proposed population size estimation using the mixture of Poisson and Lindley distribution It can exhibit overdispersed, equidispersed and underdispersed data. Additionally, it is able to present count data with long tail. As a result of problem of unobserved individuals, the zero-truncated Poisson Lindley distribution is considered. The parameter of distribution can be estimated using the maximum likelihood estimation. In this study, I have proposed the Horvitz-Thompson estimator based on the zero-truncated Poisson Lindley distribution for modelling the population size. Point and interval estimation of the target population are presented. The technique of conditioning is used for variance estimation of the population size. Relative bias, relative variance and relative mean square error are used for measuring the accuracy of the estimator. The simulation results show that the Horvitz-Thompson estimator under the zero-tuncated Poisson Lindley distribution provides a good fit when comparing to the zero-truncated Poisson distribution.