การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบอนุกรมเวลา เมื่อมีค่าผิดปกติเพื่อการพยากรณ์ด้วยวิธีการประมาณ 3 วิธีคือ วิธีกำลังสองน้อยที่สุดเมื่อยังไม่ปรับปรุงข้อมูล วิธีตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้ว และวิธีกำลังสองน้อยที่สุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้ว การเปรียบเทียบกระทำภายใต้เงื่อนไขของการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่ม สัดส่วนของการปลอมปน ขนาดของข้อมูลผิดปกติ และขนาดตัวอย่าง ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล และทำการทดลองซ้ำ ๆ กัน 500 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ที่กำหนด เพื่อคำนวณค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (RMSE) ของค่าพยากรณ์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. รูปแบบอัตตสัมพันธ์อันดับหนึ่ง (AR(1)) เมื่อข้อมูลผิดปกติมีการแจกแจงแบบปกติปลอมปน วิธีตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้ว จะให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำสุดในสถานการณ์ที่ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 ในทุกระดับของสเกลแฟกเตอร์ (5,10) ทุกระดับของสัดส่วนของการปลอมปน (0.03, 0.05,0.08, 0.10) และทุกระดับของสัมประสิทธิ์การถดถอย (0.3, 0.5, 0.6,0.7, 0.8) และวิธีกำลังสองน้อยที่สุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้วจะให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำสุดในสถานการณ์ที่ขนาดตัวอย่างมีขนาดเพิ่มขึ้น(60, 80, 120) ในทุกระดับของสเกลแฟกเตอร์ (5, 10) ทุกระดับของสัดส่วนของการปลอมปน (0.03, 0.05, 0.08, 0.10) และทุกระดับของสัมประสิทธิ์การถดถอย (0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8) เมื่อข้อมูลผิดปกติมีการแจกแจงลาปลาช วิธีตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้วจะให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำสุดในสถานการณ์ที่สัมประสิทธิ์การถดถอยเท่ากับ 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 ในทุกระดับ ของ (...)(1,10) ทุกระดับของสัดส่วนของการปลอมปน (0.03, 0.05, 0.08,0.10) และทุกระดับของขนาดตัวอย่าง (40, 60, 80, 120) 2. รูปแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อันดับที่หนึ่ง (MA(1)) เมื่อข้อมูลผิดปกติมีการแจกแจงแบบปกติปลอมปน วิธีตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้วจะให้ค่าความคลาดเคลื่อนการพยากรณ์ต่ำสุด ในทุกสถานการณ์ เมื่อข้อมูลผลิดปกติมีการแจกแจงลาปลาซ โดยทั่วไปวิธีตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้วจะให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำสุด แต่ในสถานการณ์ที่ขนาดตัวอย่างมีขนาดเท่ากับ 120 สัมประสิทธิ์การเคลื่อนที่เท่ากับ 0.3, 0.5 ในทุกระดับของ (...)(1,10) ทุกระดับของสัดส่วนของการปลอมปน (0.03, 0.05, 0.08, 0.10) วิธีกำลังสองน้อยที่สุดเมื่อปรับปรุงข้อมูลแล้วจะให้ค่าความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ต่ำสุด