| 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. |
|
การทำแผนที่ความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม (landslide susceptibility mapping) มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ ระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่ม
การระบุพื้นที่เสี่ยงนี้ช่วยให้สามารถ วางแผนการป้องกันและบรรเทาผลกระทบ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การป้องกันและบรรเทาผลกระทบจะช่วย ลดความเสียหายทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อม ที่อาจเกิดขึ้นจากดินถล่ม |
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial analysis): ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดดินถล่ม เช่น ความชัน ความสูง ภูมิประเทศ และการใช้ที่ดิน
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System - GIS): ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลและสร้างแผนที่ความเสี่ยง
สถิติ (Statistics): ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ กับการเกิดดินถล่ม |
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?
|
Random Forest |
|
ความหลากหลายของผลการวิจัย: ผลการวิจัยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Machine Learning นั้นมีความหลากหลายขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ชุดข้อมูลที่ใช้ ปัญหาที่ต้องการแก้ไข และการปรับแต่งพารามิเตอร์ของอัลกอริทึม ดังนั้นจึงไม่มีอัลกอริทึมใดที่สามารถยืนยันได้ว่ามีประสิทธิภาพสูงสุดในทุกสถานการณ์
ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี: เทคโนโลยี Machine Learning มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา อัลกอริทึมใหม่ๆ และการปรับปรุงอัลกอริทึมเดิมๆ เกิดขึ้นอยู่เสมอ ทำให้ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพอาจเปลี่ยนแปลงไปได้ |
Logistic Regression: ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท (classification) โดยสร้างสมการเชิงเส้นเพื่อทำนายความน่าจะเป็นที่ข้อมูลจะอยู่ในคลาสหนึ่ง
Random Forest: เป็นอัลกอริทึม ensemble learning ที่ประกอบด้วยต้นไม้การตัดสินใจหลายต้น (decision tree) โดยใช้เทคนิค bagging และ random feature selection เพื่อลดความเสี่ยงของ overfitting
Decision and Regression Tree: เป็นอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับทั้งการจำแนกประเภทและการทำนายค่าต่อเนื่อง (regression) โดยสร้างต้นไม้ที่มีกิ่งก้านเพื่อตัดสินใจตามค่าของ features
Ensemble Learning: เป็นเทคนิคที่รวมเอาหลาย ๆ model เข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำนาย |
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?
|
87% |
|
พื้นที่ทั้งหมดที่ไม่เสี่ยงสูงมาก = 100% (ทั้งหมด) - 12% (เสี่ยงสูงมาก) = 88%
ดังนั้น พื้นที่ที่ไม่เสี่ยงสูงมาก คิดเป็น 88% ของพื้นที่อำเภอชัตตะกรัม
ขยายความเพิ่มเติม:
โจทย์ข้อนี้ต้องการให้เราหาส่วนที่เหลือของพื้นที่ทั้งหมด หลังจากตัดส่วนที่เสี่ยงสูงมากออกไปแล้ว
เราสามารถคิดง่ายๆ ว่า ถ้ามีเค้กทั้งหมด 100 ชิ้น และเราแบ่งเค้กส่วนที่เสี่ยงสูงมากออกไป 12 ชิ้น ส่วนที่เหลือก็จะเป็นเค้กที่ไม่เสี่ยงสูงมากนั่นเอง |
หลักการของเปอร์เซ็นต์: เปอร์เซ็นต์คือส่วนหนึ่งในร้อยของจำนวนทั้งหมด
การหาส่วนที่เหลือ: เมื่อเรารู้ส่วนหนึ่งของจำนวนทั้งหมด เราสามารถหาส่วนที่เหลือได้โดยการนำจำนวนทั้งหมดลบด้วยส่วนที่เรารู้ |
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 |
|
ข้อมูลทั้งหมด: 255 ตัวอย่าง
ข้อมูลใช้ฝึกสอน: 80% ของ 255 = 0.8 * 255 = 204 ตัวอย่าง
ข้อมูลใช้ทดสอบ: ข้อมูลทั้งหมด - ข้อมูลใช้ฝึกสอน = 255 - 204 = 51 ตัวอย่าง
ดังนั้น จึงมีข้อมูลดินถล่ม 51 ตัวอย่างที่นำไปใช้ในการทดสอบ |
Machine Learning: สาขาของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยอัตโนมัติจากข้อมูล
Overfitting: สถานการณ์ที่โมเดลเรียนรู้รายละเอียดของข้อมูลฝึกสอนมากเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้ดี
Generalization: ความสามารถของโมเดลในการทำนายผลลัพธ์ของข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างถูกต้อง |
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 |
|
แปลงเปอร์เซ็นต์เป็นทศนิยม: 9% สามารถแปลงเป็นทศนิยมได้เป็น 0.09
คูณเปอร์เซ็นต์ที่แปลงแล้วด้วยพื้นที่ทั้งหมด: 7,000 ตารางกิโลเมตร x 0.09 = 630 ตารางกิโลเมตร
ดังนั้น พื้นที่เสี่ยงสูงมากในเขตจัตตogram คือ 630 ตารางกิโลเมตร
คำตอบที่ถูกต้องคือ: 630 km²
หตุผลที่เลือกคำตอบ 630 km²: เนื่องจากการคำนวณโดยตรงตามขั้นตอนที่กล่าวมาข้างต้นให้ผลลัพธ์เป็น 630 ตารางกิโลเมตร ซึ่งสอดคล้องกับหลักการทางคณิตศาสตร์
|
แปลงเปอร์เซ็นต์เป็นทศนิยม: 9% สามารถแปลงเป็นทศนิยมได้เป็น 0.09
คูณเปอร์เซ็นต์ที่แปลงแล้วด้วยพื้นที่ทั้งหมด: 7,000 ตารางกิโลเมตร x 0.09 = 630 ตารางกิโลเมตร
ดังนั้น พื้นที่เสี่ยงสูงมากในเขตจัตตogram คือ 630 ตารางกิโลเมตร
คำตอบที่ถูกต้องคือ: 630 km² |
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 คือความสามารถของแบบจำลองในการระบุตัวอย่างที่เป็น Negative (ไม่ป่วย) ได้อย่างถูกต้อง
Specificity = 1 - False Positive Rate (FPR)
ดังนั้น หาก FPR = 0.05 แสดงว่า Specificity = 1 - 0.05 = 0.95
ขยายความ:
False Positive Rate (FPR): คือสัดส่วนของตัวอย่าง Negative ที่ถูกจำแนกผิดว่าเป็น Positive
True Positive Rate (TPR): หรือ Sensitivity คือสัดส่วนของตัวอย่าง Positive ที่ถูกจำแนกถูกต้องว่าเป็น Positive |
Confusion Matrix: เป็นตารางที่แสดงผลลัพธ์ของการจำแนกประเภทของแบบจำลอง โดยเปรียบเทียบค่าที่ทำนายได้กับค่าจริง
Metrics for Binary Classification: ใช้ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภทที่มี 2 คลาส เช่น Accuracy, Precision, Recall (Sensitivity), Specificity, F1-score เป็นต้น |
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) ซึ่งเป็นการวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองในการแยกแยะระหว่างคลาส (ในที่นี้คือคลาสที่ถูกทำนายและคลาสที่ไม่ถูกทำนาย) ค่า AUC มีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่ใกล้ 1 แสดงว่าแบบจำลองมีความสามารถในการแยกแยะคลาสได้ดีมาก
การตีความค่า AUC:
AUC = 0.5: แบบจำลองไม่ดีกว่าการทายแบบสุ่ม
AUC > 0.5: แบบจำลองมีความสามารถในการทำนายได้ดีกว่าการทายแบบสุ่ม โดยยิ่งค่า AUC ใกล้ 1 แสดงว่าแบบจำลองมีความแม่นยำในการทำนายสูงขึ้น
AUC = 1: แบบจำลองมีความสามารถในการแยกแยะคลาสได้อย่างสมบูรณ์แบบ
ในกรณีนี้: ค่า AUC ที่ได้ 0.963 นั้นใกล้เคียง 1 มาก ซึ่งแสดงว่าแบบจำลอง Logistic Regression ของเรามีความสามารถในการแยกแยะคลาสได้ดีมาก หรือกล่าวได้ว่ามีความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์สูง |
ROC Curve: เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลไม่สมดุล (imbalanced data)
AUC: เป็นตัวชี้วัดที่เป็นอิสระจากจุดตัด (threshold) ที่ใช้ในการตัดสินใจว่าจะจัดข้อมูลให้อยู่ในคลาสใด ซึ่งทำให้ AUC เป็นตัวชี้วัดที่น่าเชื่อถือกว่าตัวชี้วัดอื่นๆ เช่น accuracy, precision, recall
Logistic Regression: เป็นแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่ตัวแปรตามจะเป็น 1 หรือ 0 โดยอาศัยตัวแปรอิสระเชิงเส้น |
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% |
|
การคำนวณ:
เราต้องการหาสัดส่วนของข้อมูลฝึกสอน (204 แห่ง) เทียบกับจำนวนเหตุการณ์ดินถล่มทั้งหมด (255 แห่ง)
วิธีการคำนวณสัดส่วน (เปอร์เซ็นต์): (ส่วนที่ต้องการ / ส่วนทั้งหมด) x 100
ดังนั้น (204 / 255) x 100 = 80%
ความหมาย:
นั่นหมายความว่า ข้อมูลฝึกสอนที่เรามีครอบคลุม 80% ของเหตุการณ์ดินถล่มทั้งหมดที่มีข้อมูล
สัดส่วนนี้ถือว่าค่อนข้างสูง ซึ่งบ่งบอกว่าเรามีข้อมูลฝึกสอนจำนวนมากพอสมควรที่จะนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลอง |
สัดส่วน (Proportion): เป็นแนวคิดพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่ใช้เปรียบเทียบปริมาณสองปริมาณ
เปอร์เซ็นต์ (%): เป็นการแสดงสัดส่วนในรูปของร้อยละ ซึ่งเป็นวิธีที่นิยมใช้ในการเปรียบเทียบข้อมูล
การสร้างแบบจำลอง (Modeling): ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม การสร้างแบบจำลองเป็นขั้นตอนสำคัญที่ใช้ในการทำความเข้าใจและทำนายปรากฏการณ์ต่างๆ โดยทั่วไป จำนวนข้อมูลฝึกสอนที่มีผลต่อความแม่นยำของแบบจำลองที่สร้างขึ้น
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม:
คุณภาพของข้อมูล: แม้ว่าจะมีข้อมูลฝึกสอนจำนวนมาก แต่คุณภาพของข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน ข้อมูลที่ดีควรมีความหลากหลาย ครอบคลุม และแม่นยำ
ขนาดของปัญหา: สำหรับปัญหาบางอย่าง อาจต้องการข้อมูลฝึกสอนจำนวนมากเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี แต่สำหรับปัญหาอื่นๆ อาจต้องการข้อมูลฝึกสอนในปริมาณที่น้อยกว่า
เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง: เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกใช้ก็มีผลต่อปริมาณข้อมูลฝึกสอนที่ต้องการ |
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) คือสัดส่วนของการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมดเทียบกับจำนวนการทำนายทั้งหมด
อัตราความผิดพลาด (Error rate) คือสัดส่วนของการทำนายที่ผิดพลาดทั้งหมดเทียบกับจำนวนการทำนายทั้งหมด
ความสัมพันธ์: ความแม่นยำและอัตราความผิดพลาดเป็นส่วนเติมเต็มกัน หมายความว่า เมื่อเราทราบค่าหนึ่ง อีกค่าหนึ่งจะหาได้โดยนำ 100% ลบด้วยค่าที่ทราบ
คำนวณ:
อัตราความผิดพลาด = 25%
ความแม่นยำ = 100% - อัตราความผิดพลาด = 100% - 25% = 75%
ดังนั้น ความแม่นยำของการทำนายของโมเดลนี้คือ 75% |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: แนวคิดของความแม่นยำและอัตราความผิดพลาดเป็นพื้นฐานมาจากทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งใช้ในการวัดความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ต่างๆ
สถิติ: สถิติเป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเชิงปริมาณ การวัดความแม่นยำของโมเดลเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลทางสถิติ
|
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% |
|
เราคำนวณอัตราความสำเร็จโดยการหารจำนวนจุดข้อมูลที่คาดการณ์อย่างถูกต้อง (ความสำเร็จ) ด้วยจำนวนจุดข้อมูลทั้งหมดในชุดการฝึกอบรม จากนั้นเราคูณผลลัพธ์ด้วย 100 เพื่อแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ในกรณีนี้ โมเดลคาดการณ์จุดข้อมูลได้ถูกต้อง 181 จุดจาก 204 จุด ส่งผลให้อัตราความสำเร็จอยู่ที่ 88.73% |
แนวคิดที่ใช้ในที่นี้คือการคำนวณความแม่นยำหรืออัตราความสำเร็จขั้นพื้นฐาน ความแม่นยำคือการวัดทางสถิติที่แสดงถึงสัดส่วนของผลบวกที่แท้จริง (กรณีที่เป็นบวกที่คาดการณ์ไว้อย่างถูกต้อง) ต่อจำนวนคดีทั้งหมดที่ตรวจสอบ ในบริบทนี้ อัตราความสำเร็จหมายถึงสัดส่วนของจุดข้อมูลที่คาดการณ์อย่างถูกต้องในชุดการฝึก |
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. |
|
ความยั่งยืน: ระบบขนส่งแบบผสมผสานมุ่งเน้นการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและมลพิษอื่นๆ ที่เกิดจากการขนส่ง ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดการพัฒนาที่ยั่งยืน
ความปลอดภัย: การบูรณาการระบบขนส่งต่างๆ ช่วยลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุและเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการการจราจร
เหตุผลเพิ่มเติมในการเลือกคำตอบนี้:
การลดต้นทุน: แม้ว่าการลดต้นทุนจะเป็นเป้าหมายหนึ่ง แต่ก็ไม่ใช่เป้าหมายหลักเพียงอย่างเดียว ระบบขนส่งแบบผสมผสานมุ่งเน้นการลดต้นทุนในระยะยาว โดยคำนึงถึงต้นทุนทางสังคมและสิ่งแวดล้อมควบคู่กันไป
การเพิ่มขีดความสามารถ: การเพิ่มขีดความสามารถในการขนส่งเป็นผลพลอยได้จากการบูรณาการระบบขนส่ง แต่ไม่ใช่เป้าหมายหลักเพียงอย่างเดียว
การลดเวลา: การลดเวลาในการขนส่งเป็นอีกหนึ่งเป้าหมาย แต่ก็ไม่ใช่เป้าหมายหลัก เนื่องจากการลดเวลาอาจส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ เช่น ต้นทุนและความปลอดภัย |
โลจิสติกส์: เป็นศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวางแผน การจัดการ และการควบคุมการไหลของสินค้าและบริการตั้งแต่แหล่งผลิตจนถึงผู้บริโภค ระบบขนส่งแบบผสมผสานเป็นส่วนหนึ่งของระบบโลจิสติกส์ที่ซับซ้อน
การพัฒนาที่ยั่งยืน: เป็นแนวคิดที่มุ่งเน้นการพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการของปัจจุบันโดยไม่กระทบต่อความสามารถของคนรุ่นหลังในการตอบสนองความต้องการของตนเอง
การบริหารจัดการการจราจร: เป็นศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนและควบคุมการจราจรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัยในการเดินทาง |
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 ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง โดยพิจารณาจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและนำมาสร้างเป็นลำดับชั้นของความสำคัญ
DEA ช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของแต่ละเส้นทาง โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับทรัพยากรที่ใช้ ทำให้สามารถเลือกเส้นทางที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดและมีความเสี่ยงน้อยที่สุด
การผสมผสาน FAHP และ DEA ทำให้สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงได้อย่างครอบคลุม ทั้งในแง่ของการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยเสี่ยงและการประเมินประสิทธิภาพของแต่ละทางเลือก ทำให้สามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างมีเหตุผล
ความครอบคลุม: คำตอบนี้ครอบคลุมทั้งสองเทคนิค (FAHP และ DEA) และอธิบายถึงประโยชน์ของการนำมาใช้ร่วมกัน
ความแม่นยำ: การจัดลำดับความสำคัญและการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางเป็นเป้าหมายหลักของการวิเคราะห์ความเสี่ยง และระเบียบวิธีนี้ช่วยให้บรรลุเป้าหมายนั้นได้
ความสอดคล้องกับหลักการ: การใช้ FAHP และ DEA สอดคล้องกับหลักการของการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่ต้องการหาทางเลือกที่ดีที่สุดภายใต้ข้อจำกัดที่มีอยู่ |
Analytic Hierarchy Process (AHP): เป็นวิธีการตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ที่พัฒนาโดย Thomas L. Saaty ใช้ในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ โดยอาศัยความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ
Data Envelopment Analysis (DEA): เป็นวิธีการวิเคราะห์ประสิทธิภาพที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของหน่วยงานต่างๆ โดยพิจารณาจากปัจจัยอินพุตและเอาต์พุต |
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 |
|
น้ำหนักที่กำหนดให้กับเกณฑ์ทั้งหมดในแบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงควรรวมกันเป็น 1 เพื่อให้แน่ใจว่าปัจจัยทั้งหมดได้รับการพิจารณาอย่างเป็นสัดส่วนในการประเมินความเสี่ยงโดยรวม ในกรณีนี้ มีการจัดเตรียมน้ำหนักสำหรับเกณฑ์สองข้อ (ความเสี่ยงในการปฏิบัติงานและความปลอดภัย) และเราคำนวณน้ำหนักที่เหลือเพื่อพิจารณาความสำคัญของเกณฑ์ที่ไม่ได้ระบุอีกสามเกณฑ์ที่เหลือ |
รูปแบบการวิเคราะห์ความเสี่ยง
น้ำหนักความสำคัญ
การประเมินความเสี่ยง |
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 |
|
สูตรที่ใช้: โจทย์ให้สูตรการคำนวณความเสี่ยงมาแล้วคือ 𝑅 = 𝑃 × 𝐶 โดยที่:
R คือ ระดับความเสี่ยง
P คือ ความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น (Probability)
C คือ ความรุนแรงของผลกระทบหากเหตุการณ์เกิดขึ้น (Consequence)
แทนค่า:
P (ความน่าจะเป็นเกิดอุบัติเหตุ) = 0.2
C (ความรุนแรงของอุบัติเหตุ) = 0.5
ดังนั้น R = 0.2 × 0.5 = 0.1
สรุป: ระดับความเสี่ยงของเส้นทางนี้จึงเท่ากับ 0.1 |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: เป็นพื้นฐานในการคำนวณความเสี่ยง โดยใช้ตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 เพื่อแสดงถึงโอกาสที่เหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้น
การประเมินความเสี่ยง: เป็นกระบสูตรที่ใช้ในการประเมินระดับความเสี่ยงของกิจกรรมหรือเหตุการณ์ต่างๆ โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้นและความรุนแรงของผลกระทบหากเหตุการณ์เกิดขึ้น
โมเดลการประเมินความเสี่ยง: มีหลายโมเดลที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยง แต่โดยทั่วไปจะประกอบด้วยองค์ประกอบหลักคือ ความน่าจะเป็นและความรุนแรง |
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.
|
0.519 |
|
คะแนนความเสี่ยงรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่น คะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นแต่ละรายการจะคูณด้วยน้ำหนักที่สอดคล้องกัน และจากนั้นจึงสรุปผลผลิตภัณฑ์ น้ำหนักแสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละเกณฑ์ |
แนวคิดที่ใช้ในที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคือการคำนวณที่กำหนดน้ำหนักให้กับจุดข้อมูลแต่ละจุดในชุด น้ำหนักบ่งบอกถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละจุดข้อมูล จากนั้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจะคำนวณโดยการคูณจุดข้อมูลแต่ละจุดด้วยน้ำหนักแล้วรวมผลคูณเข้าด้วยกัน
แนวคิดนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายสาขาวิชา รวมถึงวิศวกรรมศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ และสังคมศาสตร์ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งที่มีระดับความสำคัญต่างกัน
ในบริบทของการประเมินความเสี่ยง คะแนนความเสี่ยงรวมจะเป็นตัวชี้วัดเดียวของความเสี่ยงโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางหรือสถานการณ์เฉพาะ คะแนนนี้สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบเส้นทางหรือสถานการณ์ต่างๆ และเพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีลดความเสี่ยง |
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 |
|
สูตรที่ให้มา (R = P × C × D) มักใช้ในวิธีการประเมินความเสี่ยงแบบกึ่งปริมาณ เป็นแนวทางที่ง่ายขึ้นในการประเมินความเสี่ยงโดยพิจารณาจากปัจจัยสำคัญ 3 ประการ:
ความน่าจะเป็น (P): ความน่าจะเป็นที่ภัยคุกคามหรืออันตรายจะเกิดขึ้น ในกรณีนี้ อยู่ในอันดับที่ 3 จากระดับ 1 ถึง 5 ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นปานกลาง
ความรุนแรง (C): ผลที่ตามมาที่อาจเกิดขึ้นจากการคุกคามหรืออันตรายที่เกิดขึ้น ที่นี่ก็อยู่ในอันดับที่ 3 เช่นกัน ซึ่งแสดงถึงความรุนแรงปานกลาง
ระยะทาง (D): ปัจจัยที่แสดงถึงขอบเขตของการสัมผัสหรือผลกระทบในบริบทของสถานการณ์เฉพาะ ค่าระยะทาง (0.2) บ่งชี้ว่าส่วนการขนส่งมีส่วน 20% ของระยะทางเส้นทางทั้งหมด
ด้วยการคูณปัจจัยทั้งสามนี้เข้าด้วยกัน เราจะได้ค่าตัวเลข (การประเมินความเสี่ยง) ที่ให้การประมาณพื้นฐานของความเสี่ยงโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ |
การประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ ปฏิบัติ และควบคุมความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในกิจกรรมต่าง ๆ โดยทั่วไปจะใช้หลักการทางสถิติและความน่าจะเป็นในการประเมินค่าความเสี่ยง
สูตร R = P × C × D เป็นสูตรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินความเสี่ยง โดยพิจารณาจาก 3 ปัจจัยหลักคือ ความน่าจะเป็น ความรุนแรง และระยะเวลาที่สัมผัสกับความเสี่ยง
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม:
ค่าความเสี่ยงที่ได้เป็นเพียงค่าประมาณ เนื่องจากความเสี่ยงเป็นสิ่งที่ไม่แน่นอนและอาจมีปัจจัยอื่น ๆ ที่ส่งผลต่อค่าความเสี่ยงได้
การตีความค่าความเสี่ยง ต้องพิจารณาในบริบทของแต่ละสถานการณ์และเปรียบเทียบกับเกณฑ์ที่กำหนดไว้
การจัดการความเสี่ยง เมื่อได้ค่าความเสี่ยงแล้ว สามารถนำไปใช้ในการวางแผนและดำเนินมาตรการเพื่อลดความเสี่ยงได้ |
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 |
|
น้ำหนักที่กำหนดให้กับปัจจัยเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมสะท้อนถึงความสำคัญที่เกี่ยวข้องในการกำหนดคะแนนความเสี่ยงโดยรวม ในกรณีนี้ น้ำหนัก 0.061 บ่งชี้ว่าปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมคิดเป็น 6.1% ของความเสี่ยงทั้งหมด
คะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นแสดงถึงความเสี่ยงโดยธรรมชาติที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางใดเส้นทางหนึ่ง โดยพิจารณาจากปัจจัยที่ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งแวดล้อม ที่นี่คะแนน 0.4 บ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงพื้นฐานในระดับปานกลาง
เมื่อคูณน้ำหนักด้วยคะแนน (0.061 x 0.4) เราจะได้ค่า 0.0244 นี่แสดงถึงการมีส่วนร่วมเฉพาะของความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมสำหรับเส้นทางนี้
โดยสรุป เมื่อพิจารณาน้ำหนัก 0.061 สำหรับความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม และคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นที่ 0.4 ความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมมีส่วนช่วย 0.0244 ให้กับคะแนนความเสี่ยงโดยรวม
|
แนวคิดของการให้คะแนนแบบถ่วงน้ำหนักเป็นหลักการพื้นฐานในวิธีการประเมินความเสี่ยงต่างๆ โดยรับทราบว่าปัจจัยเสี่ยงที่แตกต่างกันมีระดับความสำคัญที่แตกต่างกัน และการมีส่วนร่วมของปัจจัยเหล่านี้ต่อความเสี่ยงโดยรวมจำเป็นต้องสะท้อนให้เห็นตามนั้น
การกำหนดน้ำหนักให้กับปัจจัยเสี่ยงทำให้เราสามารถจัดลำดับความสำคัญอย่างเป็นระบบและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับกลยุทธ์การลดความเสี่ยง แนวทางนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งมีปัจจัยหลายอย่างเข้ามาเกี่ยวข้อง |
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.
|
0.080 |
|
น้ำหนักที่กำหนดให้กับปัจจัยเสี่ยงสะท้อนถึงความสำคัญในการกำหนดคะแนนความเสี่ยงโดยรวม ในกรณีนี้ การเพิ่มน้ำหนักของความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานแสดงว่าขณะนี้ถือเป็นปัจจัยที่สำคัญยิ่งขึ้น น้ำหนักที่เพิ่มขึ้นนี้ส่งผลให้คะแนนความเสี่ยงโดยรวมสูงขึ้น แม้ว่าคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นจะคงที่ก็ตาม |
การคำนวณนี้อาศัยแนวคิดของแบบจำลองการให้คะแนนเชิงเส้นแบบถ่วงน้ำหนัก ซึ่งมักใช้ในกรอบการประเมินความเสี่ยงต่างๆ แบบจำลองเหล่านี้กำหนดน้ำหนักให้กับปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ตามความสำคัญที่รับรู้ได้ และคะแนนความเสี่ยงโดยรวมจะถูกกำหนดโดยการรวมการมีส่วนร่วมแบบถ่วงน้ำหนักของแต่ละปัจจัย
ด้วยการปรับน้ำหนักที่กำหนดให้กับปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถปรับกระบวนการประเมินความเสี่ยงเพื่อสะท้อนถึงลำดับความสำคัญและระดับการยอมรับความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจงได้
แสดงรหัสด้านหลังผลลัพธ์นี้ |
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 |
|
การคำนวณ:
หาค่าการมีส่วนร่วมเดิม:
ค่าการมีส่วนร่วมเดิม = น้ำหนักความเสี่ยง × คะแนนความเสี่ยงเดิม
ค่าการมีส่วนร่วมเดิม = 0.073 × 0.4 = 0.0292
หาค่าการมีส่วนร่วมใหม่:
ค่าการมีส่วนร่วมใหม่ = น้ำหนักความเสี่ยง × คะแนนความเสี่ยงใหม่
ค่าการมีส่วนร่วมใหม่ = 0.073 × 0.35 = 0.02555
หาค่าการเปลี่ยนแปลง:
ค่าการเปลี่ยนแปลง = ค่าการมีส่วนร่วมเดิม - ค่าการมีส่วนร่วมใหม่
ค่าการเปลี่ยนแปลง = 0.0292 - 0.02555 = 0.00365
คำตอบ: ค่าการเปลี่ยนแปลงของการมีส่วนร่วมต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมคือ 0.00365
ดังนั้น คำตอบที่ถูกต้องคือ ข้อ 2
สรุป: เมื่อคะแนนความเสี่ยงของวิธีการขนส่งลดลงจาก 0.4 เป็น 0.35 ทำให้ค่าการมีส่วนร่วมของวิธีการขนส่งต่อความเสี่ยงโดยรวมลดลงด้วย โดยลดลง 0.00365 |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: การคำนวณหาค่าการมีส่วนร่วมโดยการคูณน้ำหนักความเสี่ยงกับคะแนนความเสี่ยง เป็นการประยุกต์ใช้หลักการของความน่าจะเป็นในการหาค่าคาดหวัง
การวิเคราะห์ความเสี่ยง: การประเมินน้ำหนักความเสี่ยงและคะแนนความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิเคราะห์ความเสี่ยง ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในหลากหลายสาขา เช่น การบริหารธุรกิจ การลงทุน และการจัดการโครงการ |
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?
|
0.14647 |
|
เราสามารถคำนวณผลรวมของแต่ละปัจจัยเสี่ยงได้โดยการคูณน้ำหนักท้องถิ่นด้วยน้ำหนักของมัน จากนั้นเราจะรวมการมีส่วนร่วมของปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดเพื่อให้ได้ผลรวมทั้งหมด |
การคำนวณนี้อาศัยแนวคิดของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ซึ่งเป็นเทคนิคทั่วไปในการกำหนดนัยสำคัญให้กับปัจจัยต่างๆ ตามความสำคัญที่สัมพันธ์กัน ในบริบทของการประเมินความเสี่ยง น้ำหนักแสดงถึงความเป็นไปได้ที่รับรู้ของแต่ละปัจจัยเสี่ยงที่เกิดขึ้น ในขณะที่น้ำหนักในท้องถิ่นจะระบุถึงความรุนแรงของผลที่ตามมาหากปัจจัยเสี่ยงเกิดขึ้น เมื่อพิจารณาทั้งความน่าจะเป็นและความรุนแรงของปัจจัยเสี่ยงแต่ละปัจจัย เราก็สามารถเข้าใจคะแนนความเสี่ยงโดยรวมได้อย่างครอบคลุมมากขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|