TU MSc Applied Statistics & Mathematics

16/09/2026

🎓 เปิดรับสมัครนักศึกษาระดับปริญญาโท
สาขาวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ภาคการศึกษาที่ 2/2569

📘 หลักสูตรที่เปิดรับสมัคร
🔹 หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาคณิตศาสตร์
(Master of Science Program in Mathematics)

🔸 หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาสถิติประยุกต์
(Master of Science Program in Applied Statistics)

📅 เปิดรับสมัครตั้งแต่วันนี้ – 3 พฤศจิกายน 2569

📝 สมัครออนไลน์
🌐 https://short.tu.ac.th/O4gz8

📚 รายละเอียดหลักสูตร
🌐 https://math.sci.tu.ac.th/msc/

📣 ติดตามข่าวสารและกิจกรรมของหลักสูตรได้ที่
Facebook: TU MSc Applied Statistics & Mathematics
🌐 https://www.facebook.com/share/1BcW4HgFcE/?mibextid=wwXIfr

#ปริญญาโท

16/09/2026

📣 หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาคณิตศาสตร์ (หลักสูตรนานาชาติ) คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ขอเชิญคณาจารย์ นักศึกษา และผู้สนใจเข้าร่วม Workshop on "Mathematical Foundations for Intelligent Systems and Optimization"

🗓️ 17-18 กันยายน พ.ศ. 2569
🕛 เวลา 13.30–16.30 น.
📍 On-site: ห้อง 225 อาคารบรรยายรวม 3 คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
💻 Online: Microsoft Teams

ได้รับเกียรติจากวิทยากร 3 ท่าน
1️⃣ Dr.Sakan Termkaew
🌍 Thammasat Secondary School, Thammasat University, Thailand
🟢 Invited Talk I: Mathematical Optimization of Deep Learning Models for Blight Disease Classification: A Multi-task Approach (17 กันยายน พ.ศ. 2569)

2️⃣ Prof.P. Veeramani
🌍 Department of Mathematics, Indian Institute of Technology Madras (IIT Madras), India
🟢 Invited Talk II: Role of Multivalued Fixed Point Theorems in the Study of Existence of Nash Equilibrium Points (17 กันยายน พ.ศ. 2569)
🟢 Invited Talk IV: Role of Normal Structure in the Study of Existence of Fixed Point Theorems and Some Related Open Problems (18 กันยายน พ.ศ. 2569)

3️⃣ Prof.Dhananjay Gopal
🌍 Department of Pure and Applied Mathematics, Guru Ghasidas University, India
🟢 Invited Talk III: Role of Normal Structure in the Study of Existence of Fixed Point Theorems and Some Related Open Problems (17 กันยายน พ.ศ. 2569)
🟢 Invited Talk V: On the Problems of Cauchyness of Fuzzy Contractive Mappings (18 กันยายน พ.ศ. 2569)

📌 ผู้สนใจสามารถลงทะเบียนผ่านลิงก์
https://short.tu.ac.th/Zht9u
หรือ QR Code ที่แสดงในโปสเตอร์
(ลิงก์สำหรับเข้าร่วมกิจกรรมออนไลน์จะจัดส่งให้ผู้ลงทะเบียนก่อนวันจัดกิจกรรม 1 วัน)
---------------------------------------------------------------
📣 The Ph.D. Program in Mathematics (International Program), Faculty of Science and Technology, Thammasat University, cordially invites faculty members, students, and all interested participants to join the workshop:
“Mathematical Innovation From Theory to Modeling and Applications”
🗓️ 17-18 September 2026
🕛 13:00–16:30
📍 On-site: Room 225, Lecture Building 3, Faculty of Science and Technology, Thammasat University
💻 Online: Microsoft Teams
We are honored to welcome two distinguished invited speakers:

1️⃣ Dr.Sakan Termkaew
🌍 Thammasat Secondary School, Thammasat University, Thailand
🟢 Invited Talk I: Mathematical Optimization of Deep Learning Models for Blight Disease Classification: A Multi-task Approach (17 September 2026)

2️⃣ Prof.P. Veeramani
🌍 Department of Mathematics, Indian Institute of Technology Madras (IIT Madras), India
🟢 Invited Talk II: Role of Multivalued Fixed Point Theorems in the Study of Existence of Nash Equilibrium Points (17 September 2026)
🟢 Invited Talk IV: Role of Normal Structure in the Study of Existence of Fixed Point Theorems and Some Related Open Problems (18 September 2026)

3️⃣ Prof.Dhananjay Gopal
🌍 Department of Pure and Applied Mathematics, Guru Ghasidas University, India
🟢 Invited Talk III: Role of Normal Structure in the Study of Existence of Fixed Point Theorems and Some Related Open Problems (17 September 2026)
🟢 Invited Talk V: On the Problems of Cauchyness of Fuzzy Contractive Mappings (18 September 2026)

📌 Registration: https://short.tu.ac.th/Zht9u
or scan the QR code on the poster.

The Microsoft Teams meeting link will be sent to registered participants one day before the workshop.

15/09/2026

มาเรียน ป.โท คณิตศาสตร์และสถิติ กับเรานะครับ

📣 เปิดรับสมัครแล้ว! 🎉

คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เปิดรับสมัครนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ทั้งระดับปริญญาโทและปริญญาเอก ภาคการศึกษาที่ 2 ปีการศึกษา 2569 🧑‍🎓✨

ใครกำลังมองหาโอกาสต่อยอดความรู้ พัฒนาทักษะ และก้าวไปอีกขั้นในเส้นทางการเรียนและการทำงาน เตรียมเอกสารให้พร้อม แล้วมาสมัครเป็นครอบครัว SCI TU ด้วยกัน! 💛🖤

📅 สมัครได้ตั้งแต่วันที่
15 กันยายน – 3 พฤศจิกายน 2569

🌐 สมัครออนไลน์และดูรายละเอียดได้ที่
sci.tu.ac.th

☎️ สอบถามรายละเอียด
0-2564-4440-59 ต่อ 2056 (คุณรุ่งทิพย์)

#เปิดรับสมัครแล้ว #บัณฑิตศึกษา #ปริญญาโท #ปริญญาเอก #คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี #มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

03/09/2026

📣 เปิดประตูสู่เส้นทางอาชีพการเงินที่กว้างกว่าที่คิด!

บริษัทหลักทรัพย์ ทรีนีตี้ จำกัด ร่วมกับมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ และ TFEX ขอเชิญนักศึกษาและผู้สนใจเข้าร่วมโครงการ
✨ Trinity TFEX Campus: Career Path สายการเงิน

พบกับ คุณเฉลิมพล เนียมศรี
Chief of Product / Product Development Department
บริษัทหลักทรัพย์ ทรีนีตี้ จำกัด

มาร่วมเปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับอาชีพในอุตสาหกรรมการเงิน เรียนรู้จากประสบการณ์จริง พร้อมต่อยอดความเข้าใจ TFEX และค้นหาเส้นทางสู่การเป็นคนรุ่นใหม่ในตลาดการเงิน

📅 วันพฤหัสบดีที่ 17 กันยายน 2569
⏰ เวลา 15.00–16.30 น.
📍 อาคาร SC1 ห้อง 4038 มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต

เหมาะสำหรับนักศึกษาที่กำลังค้นหาเส้นทางอาชีพ และทุกคนที่สนใจงานด้านการเงิน การลงทุน และ TFEX

โอกาสดี ๆ ที่อาจเปลี่ยนภาพอนาคตของคุณ
ใครสนใจเส้นทางสายการเงิน ห้ามพลาด!

ิน
#ธรรมศาสตร์
#อาชีพการเงิน #การลงทุน #ตลาดอนุพันธ์

28/08/2026

รับสมัครรอบ 2 แล้วครับ

28/08/2026

🧪คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เปิดรับสมัครนักศึกษา ป.โท - ป.เอก ภาคการศึกษาที่ 2/2569 🧬

ตอบโจทย์คนทำงานและผู้ต้องการเรียนต่อด้วยตัวเลือกหลักสูตรที่หลากหลาย:
✅ หลักสูตรไทย & หลักสูตรนานาชาติ
✅ หลักสูตรเรียนนอกเวลาราชการ (สำหรับผู้ทำงานประจำ)
✅ โครงการพิเศษ

🗓 สมัครได้ตั้งแต่วันที่ 15 ก.ย. 2569 – 3 พ.ย. 2569
🌐 คลิกสมัครออนไลน์ได้ที่: https://short.tu.ac.th/O4gz8
☎️ สอบถามรายละเอียด: 0-2564-4440-59 ต่อ 2056 (คุณรุ่งทิพย์)

22/08/2026

📊 เกร็ดความรู้คณิตศาสตร์และสถิติประยุกต์กับปัญหาโลกจริง

วันนี้ทางเพจขอหยิบ โจทย์จริงจากการให้คำปรึกษาด้านการเงิน มาเล่าให้เห็นว่า ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติสามารถนำไปช่วยวิเคราะห์ปัญหาที่ซับซ้อนในชีวิตและธุรกิจได้อย่างไร

โจทย์มีอยู่ว่า

หากขายอสังหาริมทรัพย์ในต่างประเทศ ได้รับเงินเป็นสกุลเงินท้องถิ่น แต่สุดท้ายต้องนำเงินกลับมาเป็นเงินบาท ควรวางแผนอย่างไรให้มูลค่าที่ได้รับไม่หายไประหว่างทาง?

ดูเผิน ๆ อาจเหมือนเป็นเพียงเรื่อง “อัตราแลกเปลี่ยน” แต่เมื่อวิเคราะห์จริง กลับพบว่ามีความเสี่ยงซ้อนกันหลายชั้น

💱 ระหว่างรอรับเงิน ค่าเงินอาจเปลี่ยนไปมากแค่ไหน
🏦 เมื่อได้เงินแล้ว สามารถแลกเป็นเงินบาทหรือเงินตราต่างประเทศได้ทันทีหรือไม่
🌏 เงินสามารถโอนออกจากประเทศนั้นได้หรือมีข้อจำกัด
⏳ หากการอนุมัติหรือการโอนล่าช้า มูลค่าที่ได้รับจริงจะเปลี่ยนไปอย่างไร
🛡️ จะออกแบบเงื่อนไขการชำระเงินในสัญญา หรือใช้เครื่องมือป้องกันความเสี่ยงอย่างไร

แนวคิดสำคัญคือ

“ราคาที่ขายได้” อาจไม่เท่ากับ “มูลค่าสุทธิที่นำกลับมาใช้ได้จริง”

ตัวอย่างง่าย ๆ หากตกลงขายที่ดินโดยกำหนดราคาเป็นเงินท้องถิ่นไว้ตายตัว แต่กว่าจะรับเงินจริงค่าเงินอ่อนลง 15–20% เงินจำนวนเดิมเมื่อนำมาแลกเป็นเงินบาทก็อาจมีมูลค่าลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

และแม้จะสามารถป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนได้ ก็ไม่ได้หมายความว่าความเสี่ยงทั้งหมดจะหมดไป เพราะยังมีเรื่องการแปลงเงิน การโอนเงิน ความล่าช้า สภาพคล่อง ตลอดจนข้อกำหนดของธนาคารและหน่วยงานกำกับดูแล

จากโจทย์ดังกล่าว จึงสามารถนำ กรณีศึกษาการขายที่ดินในเมียนมาและการนำเงินกลับประเทศไทย มาขยายเป็นกรอบวิเคราะห์ เพื่อให้เห็นว่าปัญหาทางการเงินจริงหนึ่งปัญหา สามารถเชื่อมโยงองค์ความรู้หลายด้านเข้าด้วยกันได้อย่างไร

นี่เป็นตัวอย่างหนึ่งของการนำ คณิตศาสตร์ สถิติ การเงิน และการวิเคราะห์ความเสี่ยง มาใช้กับปัญหาในโลกจริง

ไม่ใช่เพียงการคำนวณให้ได้คำตอบ แต่เป็นกระบวนการ

เข้าใจปัญหา → สร้างกรอบวิเคราะห์ → วัดความเสี่ยง → เปรียบเทียบทางเลือก → ออกแบบการตัดสินใจ

และจากโจทย์เดียวกัน ยังสามารถต่อยอดไปสู่ Data Analytics, Financial Mathematics, Quantitative Finance, Risk Management, AI ตลอดจนงานวิจัยเชิงประยุกต์ได้อีกมาก

📚 นี่คืออีกมุมหนึ่งของการเรียน คณิตศาสตร์และสถิติระดับบัณฑิตศึกษา

เราไม่ได้หยุดอยู่เพียงสูตรและทฤษฎี แต่เรียนรู้ที่จะนำเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติไปช่วย มองปัญหาอย่างเป็นระบบ วิเคราะห์ข้อมูล วัดความเสี่ยง และสนับสนุนการตัดสินใจในโลกจริง

หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษา สาขาคณิตศาสตร์และสถิติ
จากทฤษฎี สู่การวิเคราะห์ และการแก้ปัญหาในโลกจริง

(สนใจอ่านเพิ่มเติมดาวน์โหลดเอกสารเผยแพร่ฟรี ได้ที่
https://www.researchgate.net/publication/413485363_Risk_Management_in_Cross-Border_Real_Estate_Transactions_under_High_Currency_Volatility_and_Currency_Convertibility_and_Remittance_Constraints)

#คณิตศาสตร์และสถิติ #ปริญญาโท #คณิตศาสตร์ประยุกต์ #สถิติประยุกต์ #มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

19/08/2026

18/08/2026

📘 Part 1: Bayesian Model Averaging (BMA)

เวลาวิเคราะห์ข้อมูล เรามักไม่ได้มี “ตัวแบบที่ดีที่สุดแบบชัดเจนเพียงตัวเดียว” เสมอไป
ในหลายสถานการณ์ มีหลายตัวแบบที่อธิบายข้อมูลได้ใกล้เคียงกัน ต่างกันเพียงว่าใช้ตัวแปรคนละชุด

คำถาม คือ
ถ้าเราเลือกผู้ชนะเพียงตัวแบบเดียว แล้วตัดตัวแบบอื่นทิ้งทั้งหมด เรากำลังสรุปแรงเกินกว่าที่ข้อมูลสนับสนุนหรือไม่? 🤔

Bayesian Model Averaging (BMA) จึงเสนอแนวคิดสำคัญว่า

🔹 แทนที่จะถามแค่ว่า “Model ไหนชนะ หรือ the Best ?”
BMA ถามว่า “แต่ละ model ควรมีส่วนในข้อสรุปสุดท้ายมากแค่ไหน?”

ในมุมมองแบบ Bayesian
เราเริ่มจากชุดของ candidate models ที่กำหนดไว้ แล้วใช้ข้อมูลอัปเดตเป็น posterior model probabilities ดังนั้น model ที่ข้อมูลสนับสนุนมากกว่า ภายใต้ prior ที่กำหนด จะได้น้ำหนักมากกว่า
แต่ model อื่นที่ยัง plausible ก็ไม่ได้ถูกตัดทิ้งทันที เพราะเรา ❤️ ทุกคน 😆😆

BMA จึงไม่ใช่การ “เลือกข้าง” แบบเด็ดขาด
แต่เป็นการ รวมคำตอบจากหลาย model โดยถ่วงน้ำหนักตาม posterior model probabilities

ตัวอย่างง่าย ๆ
สมมติเรากำลังพยากรณ์ผลลัพธ์จากตัวแปร 4 ตัว
โมเดล A อาจใช้ x_1,x_2
โมเดล B อาจใช้ x_1,x_4
โมเดล C อาจใช้ x_1,x_2,x_3

ถ้าข้อมูลยังไม่ได้บอกชัดว่า model ใดเหนือกว่าแบบขาดลอย BMA จะไม่รีบเลือกเพียงโมเดลเดียว
แต่จะยอมรับว่า model uncertainty ยังมีอยู่ และนำ uncertainty ส่วนนั้นเข้าไปอยู่ใน inference ด้วย

✨ โพสต์นี้เป็น Part 1 จึงเน้นภาพรวมเชิงทฤษฎีก่อน
โดยใช้ตัวอย่าง Normal linear regression เป็นจุดตั้งต้น ส่วนตอนต่อไปค่อยดูว่า ในภาษา R เราจะ fit BMA และอ่านผลลัพธ์อย่างไร ง่ายกว่าที่คิด 💛💛

#สถิติประยุกต์



#ปริญญาโทสถิติมธ

17/08/2026

🤔 ข้อมูลเพียงหนึ่งจุด สามารถเปลี่ยนค่าประมาณของเราได้มากแค่ไหน?

สมมติ ลองนึกถึงรายได้ที่ส่วนใหญ่อยู่ราว 25,000–35,000 บาท หากเพิ่มอีกหนึ่งคนที่มีรายได้ 100,000 บาท ค่าเฉลี่ยจะขยับขึ้น แต่ถ้ารายได้ของคนนั้นเป็น 1 ล้านบาท ค่าเฉลี่ยจะถูกดึงขึ้นมากกว่าเดิม

ในทางกลับกัน median มักเปลี่ยนเพียงเล็กน้อย ไม่ว่าค่า “Outlier” นั้นจะเป็น 100,000 บาท 1 ล้านบาท หรือสูงกว่านั้นมาก

นี่ คือ แนวคิดที่ influence function (IF) พยายามวัดว่า เมื่อ observation หนึ่งมีค่ารุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ค่าประมาณของเราจะถูกดึงตามไปมากเพียงใด

ถ้าผลกระทบสามารถเพิ่มขึ้นได้เรื่อย ๆ โดยไม่มีขอบเขต เราเรียกว่า unbounded influence
แต่ถ้าผลกระทบถูกจำกัดไว้ แม้ observation นั้นจะ”สุดโต่ง”มากขึ้น เราเรียกว่า bounded influence

แนวคิดนี้สำคัญเพราะในข้อมูลจริง เราอาจพบค่าที่ผิดปกติจากหลายสาเหตุ เช่น เครื่องมือวัดผิดพลาด การบันทึกข้อมูลคลาดเคลื่อน หรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงแต่รุนแรงกว่าปกติมาก

ในภาพนี้ให้ A แทน “ค่าประมาณ” ที่เราสนใจ เช่น ค่าเฉลี่ยหรือมัธยฐาน ส่วน IF(x;A,P) ใช้บอกว่า ถ้าเราเติม contamination เล็กน้อยที่ค่าหนึ่ง ๆ x แล้ว ค่าประมาณ A จะไวต่อการเปลี่ยนแปลงนั้นมากเพียงใด

#สถิติประยุกต์

#ปริญญาโทสถิติมธ