| 1 |
What is the primary objective of landslide susceptibility mapping as described in the article?
|
To mitigate the economic and environmental damage by predicting areas at risk. |
|
Google Workspace
ข้อที่ถูกคือ: To mitigate the economic and environmental damage by predicting areas at risk.
เหตุผล
จากการค้นหาในเอกสารที่คุณให้มา ไม่พบเอกสารที่พูดถึงการคาดการณ์วันที่แน่นอนของดินถล่ม (To predict the exact date of future landslides) หรือ การสนับสนุนโครงการพัฒนาเมืองโดยไม่คำนึงถึงสิ่งแวดล้อม (To support urban development projects without environmental consideration)
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับดินถล่มคือ "ภูมิศาสตร์แอฟริกา Africa ครูธนพล - ธนพล สูงกลาง.pdf" เอกสารนี้เป็นเอกสารเกี่ยวกับภูมิศาสตร์ทวีปแอฟริกา ไม่ได้พูดถึง landslide susceptibility mapping
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยคือ "รวมเล่ม การวิจัยปฏิบัติการในชั้นเรียน_1550216021.pdf" เอกสารนี้พูดถึงการวิจัยปฏิบัติการในชั้นเรียน ไม่ได้พูดถึง landslide susceptibility mapping
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการสอนคือ "คำสั่งสอน 1-2560.pdf" เอกสารนี้เป็นคำสั่งสอน ไม่ได้พูดถึง landslide susceptibility mapping
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการบรรจุและแต่งตั้งครูคือ "เอกสารแนบท้าย 2 บัญชีรายละเอียดกลุ่มวิชา หรือทาง หรือสาขาวิชาเอก.pdf" เอกสารนี้เป็นเอกสารแนบท้ายเกี่ยวกับการบรรจุและแต่งตั้งครู ไม่ได้พูดถึง landslide susceptibility mapping
เอกสารที่เกี่ยวข้องกับมาตรฐานและตัวชี้วัดคือ "คำสั่ง เรื่อง ให้ใช้มาตรฐานและตัวชี้วัด กลุ่มสาระคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และภูมิศาสตร์.pdf" เอกสารนี้เป็นคำสั่งเกี่ยวกับมาตรฐานและตัวชี้วัด ไม่ได้พูดถึง landslide susceptibility mapping |
"Landslide susceptibility mapping" เป็นการวิเคราะห์และทำแผนที่เพื่อคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงต่อดินถล่ม โดยใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลทางธรณีวิทยา และข้อมูลสภาพอากาศ
การทำแผนที่นี้มีจุดประสงค์เพื่อ:
ลดความเสี่ยงต่อชีวิตและทรัพย์สิน: โดยการระบุพื้นที่เสี่ยงต่อดินถล่ม ประชาชนสามารถวางแผนอพยพหรือป้องกันภัยได้อย่างทันท่วงที
สนับสนุนการวางแผนเมือง: โดยการหลีกเลี่ยงการก่อสร้างในพื้นที่เสี่ยงต่อดินถล่ม
ส่งเสริมการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ: โดยการป้องกันป่าไม้และพื้นที่ชุ่มน้ำ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงต่อดินถล่ม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which machine learning algorithm was noted for having the highest success rate according to the article?
|
Logistic Regression |
|
ขึ้นอยู่กับปัญหา: ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมจะแตกต่างกันไปตามชนิดของปัญหาและชุดข้อมูลที่ใช้
ไม่มีอัลกอริทึมที่ดีที่สุด: ไม่มีอัลกอริทึมใดที่เหมาะสมกับทุกปัญหาเสมอไป การเลือกอัลกอริทึมจะต้องพิจารณาจากลักษณะเฉพาะของปัญหาและข้อมูล
การเปรียบเทียบต้องทำบนชุดข้อมูลเดียวกัน: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมต่างๆ ต้องทำบนชุดข้อมูลเดียวกัน เพื่อให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือ |
ไม่มีทฤษฎีเฉพาะเจาะจงที่สามารถนำมาอ้างอิงได้ในกรณีนี้ เนื่องจากคำตอบขึ้นอยู่กับผลการทดลองและการเปรียบเทียบที่ได้จากการนำอัลกอริทึมต่างๆ ไปประยุกต์ใช้กับปัญหาจริง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
If the area of Chattogram district is 75% susceptible to landslides, and the highly susceptible zone covers approximately 12% of the district, what is the area (in percentage) that is not highly susceptible?
|
63% |
|
ตรรกะ: เนื่องจากเราแบ่งพื้นที่ออกเป็น 3 ส่วนหลักๆ คือ
พื้นที่เสี่ยงสูง (12%)
พื้นที่เสี่ยงปานกลาง
พื้นที่เสี่ยงต่ำ เมื่อเราทราบว่าพื้นที่เสี่ยงสูงและรวมของพื้นที่เสี่ยงทั้งหมดแล้ว เราสามารถหาพื้นที่ที่เหลือ (ซึ่งคือพื้นที่เสี่ยงปานกลางและต่ำ) ได้โดยการนำพื้นที่เสี่ยงทั้งหมดลบด้วยพื้นที่เสี่ยงสูง
การคำนวณ: การคำนวณที่ทำไปข้างต้นแสดงให้เห็นถึงวิธีการหาคำตอบที่ชัดเจน
|
ทฤษฎีเซต: โจทย์นี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งเซตของพื้นที่ออกเป็นส่วนย่อยๆ และการหาสมาชิกของเซตย่อยเหล่านั้น
เปอร์เซ็นต์: การใช้เปอร์เซ็นต์เพื่อแสดงสัดส่วนของส่วนต่างๆ ที่ประกอบกันเป็นทั้งหมด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Considering that the total number of analyzed landslides is 255, and 80% were used for training the models, how many landslide instances were used for testing?
|
51 |
|
หาจำนวนข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม: 255 ครั้ง x 80% = 204 ครั้ง
หาจำนวนข้อมูลที่เหลือสำหรับการทดสอบ: 255 ครั้ง - 204 ครั้ง = 51 ครั้ง
ดังนั้น จึงมีการใช้ข้อมูลการเลื่อนไหล 51 ครั้ง สำหรับการทดสอบ |
การแบ่งข้อมูล (Data Splitting): ในการสร้างและประเมินแบบจำลอง Machine Learning มักจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสามส่วนหลัก:
ชุดฝึกอบรม (Training Set): ใช้เพื่อฝึกให้แบบจำลองเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล
ชุดตรวจสอบ (Validation Set): ใช้เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของแบบจำลอง และป้องกันปัญหา overfitting
ชุดทดสอบ (Test Set): ใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมแล้วบนข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
เหตุผลที่ต้องแบ่งข้อมูล:
เพื่อป้องกัน overfitting: หากใช้ข้อมูลทั้งหมดในการฝึกอบรม แบบจำลองอาจเรียนรู้รายละเอียดที่เฉพาะเจาะจงของข้อมูลมากเกินไป จนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้ดี
เพื่อประเมินประสิทธิภาพที่เป็นกลาง: การใช้ชุดทดสอบที่แยกจากกันช่วยให้เราได้ค่าประเมินผลที่เป็นกลางและน่าเชื่อถือมากขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
If the total area of Chattogram district is 7,000 km² and the very high susceptible zone covers 9% of the district, what is the area of the very high susceptible zone in km²?
|
630 km² |
|
การหาเปอร์เซ็นต์ของจำนวน: เราใช้การคูณเพื่อหาค่าที่เป็นเปอร์เซ็นต์ของจำนวนทั้งหมด
การแปลงเปอร์เซ็นต์เป็นทศนิยม: เปอร์เซ็นต์สามารถแปลงเป็นทศนิยมได้โดยหารด้วย 100 |
ทฤษฎีเปอร์เซ็นต์: เป็นส่วนหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการแสดงส่วนที่เกี่ยวกับจำนวนทั้งหมด
การคูณ: เป็นการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการหาผลคูณของจำนวนสองจำนวนขึ้นไป |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
Assuming the false positive rate (FPR) for the logistic regression model is 0.05 and the true positive rate (TPR) is 0.95, calculate the specificity of the model.
|
0.95 |
|
Specificity คือความสามารถของโมเดลในการทำนายผลลัพธ์เชิงลบได้อย่างถูกต้อง เมื่อตัวอย่างนั้นเป็นผลลัพธ์เชิงลบจริง ๆ
Specificity และ False Positive Rate (FPR) มีความสัมพันธ์กันโดยตรง:
Specificity = 1 - FPR
ดังนั้น จากโจทย์ที่กำหนดให้ FPR = 0.05
Specificity = 1 - 0.05 = 0.95 |
True Positive Rate (TPR) หรือ Sensitivity: คือความสามารถของโมเดลในการทำนายผลลัพธ์เชิงบวกได้อย่างถูกต้อง เมื่อตัวอย่างนั้นเป็นผลลัพธ์เชิงบวกจริง ๆ
False Positive Rate (FPR): คือความน่าจะเป็นที่โมเดลจะทำนายว่าตัวอย่างเป็นผลลัพธ์เชิงบวก ในขณะที่ตัวอย่างนั้นเป็นผลลัพธ์เชิงลบจริง ๆ
Specificity: คือความสามารถของโมเดลในการทำนายผลลัพธ์เชิงลบได้อย่างถูกต้อง เมื่อตัวอย่างนั้นเป็นผลลัพธ์เชิงลบจริง ๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Given that the area under the ROC curve (AUC) for the logistic regression model is 0.963, and the prediction rate is measured as the area under this curve, rate the model's prediction accuracy.
|
Excellent |
|
AUC คืออะไร: AUC ย่อมาจาก Area Under the Curve หมายถึงพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (Receiver Operating Characteristic) ซึ่งเป็นการวัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท โดยเปรียบเทียบค่าจริงกับค่าที่โมเดลทำนายได้
ค่า AUC หมายถึงอะไร: ค่า AUC มีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
0: โมเดลทำนายผิดพลาดทั้งหมด
0.5: โมเดลทำนายได้ดีเท่ากับการทายแบบสุ่ม
1: โมเดลทำนายถูกต้องทั้งหมด
การตีความค่า AUC: ค่า AUC ที่สูงแสดงว่าโมเดลมีความสามารถในการแยกแยะระหว่างคลาสที่เป็นบวกและคลาสที่เป็นลบได้ดีมาก |
ROC Curve: เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการจำแนกประเภท โดยพล็อตค่า True Positive Rate (TPR) กับ False Positive Rate (FPR) ที่ค่า threshold ต่างๆ
AUC: เป็นการวัดประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล โดยพิจารณาจากพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC
ข้อควรระวัง:
แม้ว่าค่า AUC จะสูง แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าโมเดลจะสมบูรณ์แบบเสมอไป อาจมีปัจจัยอื่นๆ ที่ต้องพิจารณา เช่น ความสมดุลของข้อมูล (imbalanced data), overfitting และ underfitting |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
If the training dataset consists of 204 locations, calculate the percentage of this training dataset from the total landslide occurrences (255 locations).
|
80% |
|
ชุดข้อมูลฝึกเป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลทั้งหมด (เหตุการณ์ดินถล่มทั้งหมด)
การคำนวณเปอร์เซ็นต์จะบอกให้เราทราบว่าชุดข้อมูลฝึกมีสัดส่วนเท่าใดเมื่อเทียบกับข้อมูลทั้งหมด
ในกรณีนี้ ชุดข้อมูลฝึกครอบคลุม 80% ของเหตุการณ์ดินถล่มทั้งหมด หมายความว่า เราได้นำข้อมูลดินถล่มมาใช้ในการฝึกโมเดลถึง 80% ของข้อมูลที่มีทั้งหมด |
เปอร์เซ็นต์: เป็นการแสดงสัดส่วนของส่วนหนึ่งเมื่อเทียบกับส่วนทั้งหมด โดยมีค่าสูงสุดที่ 100%
อัตราส่วน: คือการเปรียบเทียบขนาดของปริมาณสองปริมาณ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
If the model predicts a 25% error rate for new observations, what is the accuracy percentage for predictions made by this model?
|
75% |
|
ความแม่นยำ (Accuracy) หมายถึงสัดส่วนของการคาดการณ์ที่ถูกต้องทั้งหมดเทียบกับจำนวนการคาดการณ์ทั้งหมด
อัตราความผิดพลาด (Error Rate) หมายถึงสัดส่วนของการคาดการณ์ที่ผิดพลาดทั้งหมดเทียบกับจำนวนการคาดการณ์ทั้งหมด
ความแม่นยำและอัตราความผิดพลาดเป็นค่าเสริมกัน หมายความว่า เมื่อค่าหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกค่าหนึ่งจะลดลงเสมอ |
หลักการนี้เป็นพื้นฐานของการวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองทางสถิติหรือ Machine Learning ทั่วไป โดยเราจะใช้ค่าความแม่นยำเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองต่างๆ หรือเพื่อประเมินว่าแบบจำลองนั้นดีเพียงพอที่จะนำไปใช้งานจริงหรือไม่ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Calculate the success rate if a model correctly predicted 181 out of 204 training data points.
|
88.73% |
|
เราใช้สูตรพื้นฐานในการคำนวณอัตราส่วนเพื่อหาสัดส่วนของข้อมูลที่ทำนายถูกต้องทั้งหมด |
แนวคิดนี้มาจากทฤษฎีความน่าจะเป็นพื้นฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งแนวคิดของ "ความน่าจะเป็น" ซึ่งหมายถึงโอกาสที่เหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
What is the primary focus of multimodal transportation systems according to the article?
|
Enhancing environmental sustainability and safety. |
|
ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบมุ่งเน้นการใช้รูปแบบการขนส่งที่หลากหลาย เช่น รถไฟ เรือ รถบรรทุก และเครื่องบิน ผสมผสานกันเพื่อให้การขนส่งมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยคำนึงถึงปัจจัยหลายประการ ไม่เพียงแต่เวลาและต้นทุน แต่ยังรวมถึงผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและความปลอดภัยด้วย
ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม: การใช้ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและมลพิษทางอากาศ ซึ่งเป็นสาเหตุสำคัญของปัญหาโลกร้อนและมลภาวะ
เพิ่มความปลอดภัย: การกระจายการขนส่งไปยังหลายรูปแบบช่วยลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุและความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับสินค้าและผู้คน |
โลจิสติกส์ยั่งยืน (Sustainable Logistics): ทฤษฎีนี้เน้นการจัดการห่วงโซ่อุปทานให้มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม โดยคำนึงถึงปัจจัยทางเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม
การขนส่งแบบหลายรูปแบบ (Intermodal Transportation): เป็นแนวคิดที่เน้นการใช้รูปแบบการขนส่งที่หลากหลายเพื่อให้การขนส่งมีประสิทธิภาพสูงสุด
การพัฒนาที่ยั่งยืน (Sustainable Development): เป็นแนวคิดที่มุ่งเน้นการพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการของปัจจุบันโดยไม่กระทบต่อความสามารถในการตอบสนองความต้องการของคนรุ่นหลัง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
According to the study, what is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems?
|
It allows for precise risk prioritization and optimization of routes. |
|
FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process): วิธีนี้ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง โดยพิจารณาจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลที่มีอยู่ ทำให้สามารถระบุได้ว่าความเสี่ยงใดมีความสำคัญมากที่สุด
DEA (Data Envelopment Analysis): วิธีนี้ใช้ประเมินประสิทธิภาพของหน่วยงานต่างๆ โดยเปรียบเทียบกับหน่วยงานอื่นที่มีลักษณะคล้ายกัน เมื่อนำมาประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ความเสี่ยง สามารถช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของมาตรการต่างๆ ที่ใช้ในการจัดการความเสี่ยง และหาจุดที่สามารถปรับปรุงได้
การผสมผสาน FAHP และ DEA: การนำทั้งสองวิธีมาใช้ร่วมกัน ทำให้สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงได้อย่างครอบคลุม โดยพิจารณาทั้งปัจจัยเชิงคุณภาพ (จาก FAHP) และปัจจัยเชิงปริมาณ (จาก DEA) ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP): เป็นวิธีการตัดสินใจเชิงหลายเกณฑ์ที่ใช้ในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ โดยพิจารณาจากความคลุมเครือของข้อมูล
Data Envelopment Analysis (DEA): เป็นวิธีการประเมินประสิทธิภาพของหน่วยงานต่างๆ โดยเปรียบเทียบกับหน่วยงานอื่นที่มีลักษณะคล้ายกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
If the risk analysis model has five criteria and assigns importance weights such that the total sums up to 1, and the weights for operational risk and security risk are 0.157 and 0.073 respectively, what is the combined weight of the remaining three criteria?
|
0.770 |
|
เนื่องจากน้ำหนักทั้งหมดของทั้ง 5 เกณฑ์รวมกันต้องเท่ากับ 1 และเรารู้ค่าของน้ำหนัก 2 เกณฑ์แรกแล้ว เราสามารถหาค่าของน้ำหนักรวมของอีก 3 เกณฑ์ที่เหลือได้โดยการนำ 1 ไปลบด้วยน้ำหนักของ 2 เกณฑ์แรก
ดังนั้น น้ำหนักรวมของอีก 3 เกณฑ์ที่เหลือ = 1 - (0.157 + 0.073) = 1 - 0.23 = 0.77 |
หลักการนี้เป็นพื้นฐานของการจัดสรรน้ำหนักในหลาย ๆ วิธีการวิเคราะห์ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ความเสี่ยง การตัดสินใจ หรือการจัดลำดับความสำคัญ โดยหลักการคือ ผลรวมของน้ำหนักทั้งหมดจะต้องเท่ากับ 1 ซึ่งหมายความว่า เราจะแบ่งน้ำหนักให้กับแต่ละปัจจัยหรือเกณฑ์ โดยที่น้ำหนักทั้งหมดจะครอบคลุมทั้งหมดของสิ่งที่เราพิจารณ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
If the probability of an accident occurring on a route is 0.2 and the consequence severity is rated at 0.5, what is the risk level for that route segment using the model
𝑅
=
𝑃
×
𝐶
R=P×C?
|
0.1 |
|
สูตร R = P × C เป็นสูตรพื้นฐานที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยง โดยการคูณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นกับความรุนแรงของผลกระทบที่เกิดขึ้นจากเหตุการณ์นั้น
ค่าความเสี่ยงที่ได้จากสูตรนี้จะอยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่ใกล้ 1 หมายถึงความเสี่ยงสูง และค่าที่ใกล้ 0 หมายถึงความเสี่ยงต่ำ
ในกรณีนี้ ค่าความเสี่ยง 0.1 บ่งบอกว่าความเสี่ยงของเส้นทางนี้ค่อนข้างต่ำ |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น (Probability Theory): เป็นพื้นฐานในการคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ ซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญในการประเมินความเสี่ยง
การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis): เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ ประเมิน และจัดการกับความเสี่ยง โดยมีเป้าหมายเพื่อลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากความเสี่ยงนั้นๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Calculate the aggregate risk score if the weights of the criteria are 0.321, 0.388, 0.157, 0.073, and 0.061, and the local risk scores for a route are 0.5, 0.6, 0.4, 0.3, and 0.2 respectively.
|
0.438 |
|
ในการคำนวณคะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score) เราจะใช้หลักการถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average) โดยนำคะแนนความเสี่ยงแต่ละปัจจัย (Local Risk Score) คูณด้วยน้ำหนัก (Weight) ของปัจจัยนั้นๆ แล้วนำผลคูณทั้งหมดมาบวกกัน |
หลักการที่เราใช้ในการคำนวณนี้คือ หลักการถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average) ซึ่งเป็นวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยให้ความสำคัญกับแต่ละข้อมูลไม่เท่ากัน โดยจะคูณค่าข้อมูลแต่ละตัวด้วยน้ำหนักที่กำหนดให้ แล้วจึงนำผลคูณทั้งหมดมาบวกกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
If the probability assessment for a risk is ranked 3 on a scale of 5 and the severity assessment is also ranked 3, with the transport segment accounting for 20% of the total route distance, calculate the risk assessment using the formula
𝑅
=
𝑃
×
𝐶
×
𝐷
R=P×C×D.
|
1.80 |
|
สูตร R = P × C × D เป็นสูตรที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงโดยทั่วไป โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็น ความรุนแรง และสัดส่วนระยะทางที่เกี่ยวข้อง
P และ C มีค่าเท่ากับ 3 หมายถึงความน่าจะเป็นและความรุนแรงอยู่ในระดับปานกลาง
D มีค่าเท่ากับ 0.2 หมายถึงความเสี่ยงนี้ครอบคลุมเพียง 20% ของระยะทางทั้งหมด
เมื่อนำค่าทั้งหมดมาคูณกัน จะได้ค่าความเสี่ยง R เท่ากับ 1.8 ซึ่งบ่งบอกว่าความเสี่ยงนี้อยู่ในระดับปานกลาง |
สูตร R = P × C × D นี้เป็นสูตรที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อใช้ในการประเมินความเสี่ยงในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นด้านความปลอดภัย ด้านสิ่งแวดล้อม หรือด้านอื่น ๆ โดยหลักการสำคัญคือการพิจารณาปัจจัยหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง และนำมาคำนวณเพื่อให้ได้ค่าตัวเลขที่แสดงถึงระดับความเสี่ยง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Given that the weight for environmental risk is 0.061 and the local risk score for a route is 0.4, calculate the contribution of environmental risk to the overall risk score.
|
0.0244 |
|
ในการคำนวณส่วนแบ่งของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมต่อความเสี่ยงโดยรวม เราจะทำการคูณน้ำหนักของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม (Weight) เข้ากับคะแนนความเสี่ยงในพื้นที่ (Local Risk Score)
น้ำหนักของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม: 0.061 (หมายถึง ความสำคัญสัมพัทธ์ของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมเมื่อเทียบกับความเสี่ยงอื่นๆ)
คะแนนความเสี่ยงในพื้นที่: 0.4 (หมายถึง ระดับความเสี่ยงของพื้นที่นั้นๆ)
ดังนั้น การคำนวณจะได้ดังนี้:
0.061 * 0.4 = 0.0244
ค่า 0.0244 นี้จึงแสดงให้เห็นว่า ความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมมีส่วนทำให้คะแนนความเสี่ยงโดยรวมเพิ่มขึ้น 2.44% |
หลักการที่ใช้ในการคำนวณนี้เป็นพื้นฐานของ การวิเคราะห์ความเสี่ยงแบบเชิงปริมาณ (Quantitative Risk Analysis) ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงโดยการกำหนดค่าตัวเลขให้กับปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง จากนั้นจึงนำค่าเหล่านั้นมาคำนวณเพื่อหาค่าความเสี่ยงโดยรวม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
Calculate the new overall risk score if the weight of infrastructure risk is increased from 0.388 to 0.400 while keeping other parameters constant, given that its local risk score is 0.2.
|
0.160 |
|
ปัจจัยอื่นๆ: คำถามระบุว่าปัจจัยอื่นๆ คงที่ แต่ไม่ได้ระบุว่ามีปัจจัยอะไรบ้างและมีน้ำหนักเท่าใด การคำนวณคะแนนความเสี่ยงรวมจำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยทั้งหมดที่มีผลต่อความเสี่ยง และน้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละปัจจัย
สูตรการคำนวณ: ไม่มีการระบุสูตรการคำนวณคะแนนความเสี่ยงรวมที่ใช้ ซึ่งสูตรนี้จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริบทและวิธีการประเมินความเสี่ยงที่ใช้
ช่วงของคะแนน: ไม่ได้กำหนดช่วงของคะแนนความเสี่ยงที่เป็นไปได้ |
การประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment): เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ ประเมิน และจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น การคำนวณคะแนนความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้
น้ำหนักของความเสี่ยง (Weight): เป็นค่าที่แสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละปัจจัยที่มีต่อความเสี่ยงโดยรวม น้ำหนักจะถูกกำหนดขึ้นอยู่กับความรู้และประสบการณ์ของผู้ประเมิน
คะแนนความเสี่ยงเฉพาะ (Local Risk Score): เป็นคะแนนที่แสดงถึงระดับความเสี่ยงของปัจจัยแต่ละตัว
คะแนนความเสี่ยงรวม (Overall Risk Score): เป็นคะแนนที่แสดงถึงระดับความเสี่ยงโดยรวมของโครงการหรือกิจกรรม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
If a mode of transportation has a risk weight of 0.073 and its risk score is reassessed from 0.4 to 0.35, what is the change in its contribution to the overall risk score?
|
0.00365 |
|
เมื่อคะแนนความเสี่ยงของพาหนะลดลง น้ำหนักความเสี่ยงที่คงที่ก็จะทำให้ส่วนร่วมในการสร้างความเสี่ยงโดยรวมลดลงตามไปด้วย |
หลักการที่ใช้ในการคำนวณนี้คือการคูณน้ำหนักความเสี่ยงเข้ากับคะแนนความเสี่ยง เพื่อหาส่วนร่วมของปัจจัยนั้นในการสร้างความเสี่ยงโดยรวม โดยน้ำหนักความเสี่ยงจะแสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของปัจจัยนั้นเมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
If the local weights of freight-damage risk, infrastructure risk, and operational risk are 0.1, 0.2, and 0.15 respectively, what is their total contribution to the risk score if their respective weights are 0.321, 0.388, and 0.157?
|
0.20097 |
|
คูณน้ำหนักท้องถิ่นของแต่ละความเสี่ยงกับน้ำหนักที่เกี่ยวข้องของมัน
บวกผลลัพธ์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน |
การคำนวณน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average)
ใช้สำหรับหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล โดยให้ความสำคัญกับแต่ละข้อมูลแตกต่างกันตามน้ำหนักของมัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|