| 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. |
|
วัตถุประสงค์หลักของการทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม: คือการระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่มล่วงหน้า เพื่อที่จะได้วางแผนป้องกันและบรรเทาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น การอพยพประชาชน การสร้างโครงสร้างป้องกัน การปรับเปลี่ยนการใช้ประโยชน์ที่ดิน เป็นต้น การทำเช่นนี้จะช่วยลดความเสียหายทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดจากดินถล่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
ทฤษฎีความเสี่ยง: การทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่มอาศัยหลักการของทฤษฎีความเสี่ยง ซึ่งพิจารณาถึงความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
ธรณีวิทยา: การวิเคราะห์ลักษณะทางธรณีวิทยาของพื้นที่ เช่น ชนิดของดิน ความลาดชัน โครงสร้างทางธรณีวิทยา เป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินความเสี่ยงดินถล่ม
อุทกวิทยา: ปริมาณน้ำฝน การไหลบ่าของน้ำ และระดับน้ำใต้ดินมีผลต่อความเสถียรของดินและมีความสำคัญในการประเมินความเสี่ยงดินถล่ม
ภูมิศาสตร์: การวิเคราะห์ลักษณะทางภูมิศาสตร์ของพื้นที่ เช่น การใช้ประโยชน์ที่ดิน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เป็นปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม |
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?
|
All of the above equally |
|
Random Forest: เป็นอัลกอริทึมที่ประกอบด้วยต้นไม้การตัดสินใจหลายต้น (Decision Tree) โดยแต่ละต้นจะถูกสร้างขึ้นจากตัวอย่างข้อมูลที่สุ่มเลือกมา ทำให้มีความแม่นยำสูงและสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีมิติมากได้ดี
Decision and Regression Tree: ใช้สำหรับทั้งปัญหาการจำแนกประเภทและการทำนายค่าต่อเนื่อง (regression) โดยสร้างกฎการตัดสินใจแบบต้นไม้ |
Overfitting: สถานการณ์ที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนได้ดีเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้
Underfitting: สถานการณ์ที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนได้ไม่ดีพอ ทำให้ไม่สามารถจับความสัมพันธ์ในข้อมูลได้
Bias-variance tradeoff: การแลกเปลี่ยนระหว่างความเอนเอียง (bias) และความแปรปรวน (variance) ในโมเดล
Hyperparameter tuning: การปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด |
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?
|
25% |
|
โจทย์ถามถึงพื้นที่ที่ ไม่เสี่ยงสูง ซึ่งหมายถึงพื้นที่ที่ ไม่ได้ อยู่ในพื้นที่เสี่ยงดินถล่ม 75% เลย
เราได้คำนวณหาพื้นที่ที่เหลือทั้งหมดที่ไม่รวมอยู่ในพื้นที่เสี่ยงดินถล่ม ซึ่งคือ 25% |
หลักการพื้นฐานของเปอร์เซ็นต์: เปอร์เซ็นต์คือส่วนที่เปรียบเทียบกับทั้งหมด โดยมีทั้งหมดเท่ากับ 100%
การหาส่วนที่เหลือ: เมื่อเรารู้ส่วนหนึ่งของข้อมูล เราสามารถหาส่วนที่เหลือได้โดยนำทั้งหมดลบด้วยส่วนที่รู้ |
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: มีดินสไลด์ทั้งหมด 255 ครั้ง
ข้อมูลสำหรับฝึก: 80% ของ 255 คือ 204 ครั้ง (นำไปใช้ฝึกโมเดล)
ข้อมูลสำหรับทดสอบ: หากนำ 80% ไปฝึกแล้ว แสดงว่าเหลืออีก 20% สำหรับทดสอบ
20% ของ 255 คือ 51 ครั้ง (นำไปใช้ทดสอบ)
เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลที่นำไปทดสอบ: 51 / 255 x 100% = 20%
ดังนั้น จึงมีการนำดินสไลด์ 255 ครั้ง ไปใช้ในการทดสอบเพียง 20% หรือ 51 ครั้ง |
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกเขียนโปรแกรมโดยตรง
การแบ่งข้อมูล: ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสองส่วนหลักคือ
ข้อมูลสำหรับฝึก (Training data): ใช้ในการสร้างโมเดล
ข้อมูลสำหรับทดสอบ (Testing data): ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่สร้างขึ้น
การประเมินโมเดล: หลังจากสร้างโมเดลแล้ว จะนำข้อมูลสำหรับทดสอบมาป้อนเข้าไปในโมเดล เพื่อดูว่าโมเดลสามารถทำนายผลลัพธ์ได้ถูกต้องแม่นยำแค่ไหน |
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 |
|
หลักการหาเปอร์เซ็นต์ของจำนวน: การหาเปอร์เซ็นต์ของจำนวนหนึ่งก็คือการนำจำนวนนั้นมาคูณกับอัตราส่วนเปอร์เซ็นต์ที่เขียนในรูปทศนิยม เช่น 9% ก็คือ 0.09
การประยุกต์ใช้ในปัญหา: ในโจทย์นี้ เราใช้หลักการดังกล่าวในการหาพื้นที่จริงของโซนเสี่ยงสูงมากจากสัดส่วนที่กำหนดให้ |
ทฤษฎีเปอร์เซ็นต์: เป็นพื้นฐานในการคำนวณสัดส่วนและหาค่าที่ต้องการ
ทฤษฎีการคูณ: เป็นพื้นฐานในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์เพื่อหาคำตอบ |
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 คืออะไร: Specificity คือความสามารถของโมเดลในการคาดการณ์ค่า negative (ในกรณีนี้คือ คลาสที่ไม่ใช่ positive) ได้ถูกต้องทั้งหมด หรืออีกนัยหนึ่งคือ ความน่าจะเป็นที่โมเดลจะทำนายว่าตัวอย่างหนึ่งเป็น negative เมื่อตัวอย่างนั้นเป็น negative จริงๆ
ความสัมพันธ์ระหว่าง Specificity, FPR และ TPR:
ความจำเพาะ = 1 - FPR
FPR คือ False Positive Rate หมายถึง ความน่าจะเป็นที่โมเดลจะทำนายว่าตัวอย่างหนึ่งเป็น positive เมื่อตัวอย่างนั้นเป็น negative จริงๆ
TPR คือ True Positive Rate หรือ Sensitivity หมายถึง ความน่าจะเป็นที่โมเดลจะทำนายว่าตัวอย่างหนึ่งเป็น positive เมื่อตัวอย่างนั้นเป็น positive จริงๆ |
Confusion Matrix: ตารางที่แสดงผลลัพธ์ของการจำแนกประเภทของโมเดล โดยเปรียบเทียบค่าที่ทำนายได้กับค่าจริง
Metrics for Binary Classification: ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท binary เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC curve, AUC 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 |
|
ค่า AUC 0.963 นั้นสูงมาก: ค่า AUC เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภทที่แท้จริงและเท็จ โดยมีค่าอยู่ในช่วง 0 ถึง 1 ค่าที่ใกล้ 1 หมายถึงโมเดลมีความสามารถในการจำแนกประเภทได้ดีเยี่ยม
ความหมายของ AUC 0.963: หมายความว่า โมเดลมีโอกาส 96.3% ในการจัดอันดับตัวอย่างที่เป็น positive (คลาสที่สนใจ) ให้สูงกว่าตัวอย่างที่เป็น negative (คลาสอื่น) ซึ่งเป็นสัญญาณบ่งบอกว่าโมเดลมีความสามารถในการแยกแยะระหว่างทั้งสองคลาสได้อย่างชัดเจน |
เส้นโค้ง ROC (Receiver Operating Characteristic): เป็นกราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการตรวจพบที่แท้จริง (True Positive Rate หรือ Sensitivity) กับอัตราการตรวจพบที่ผิดพลาด (False Positive Rate หรือ 1-Specificity) โดยจุดต่างๆ บนกราฟจะแสดงถึงประสิทธิภาพของโมเดลที่ค่า threshold ต่างๆ กัน
พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC): คือพื้นที่ทั้งหมดที่อยู่ใต้เส้นโค้ง ROC ซึ่งเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลในการจำแนกประเภท โดยค่า AUC จะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
ความสัมพันธ์ระหว่าง AUC กับความแม่นยำ: ค่า AUC ที่สูงบ่งบอกถึงความสามารถของโมเดลในการจัดอันดับตัวอย่างได้ถูกต้อง ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของความแม่นยำในการทำนาย |
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% |
|
เนื่องจากผลลัพธ์ที่คำนวณได้คือ 79.61% ซึ่งเมื่อปัดเศษขึ้นจะเป็น 80% |
เปอร์เซ็นต์: เป็นสัดส่วนที่แสดงถึงปริมาณของส่วนหนึ่งเมื่อเทียบกับส่วนทั้งหมด โดยมักแสดงเป็นค่าที่อยู่ระหว่าง 0 ถึง 100
สัดส่วน: เป็นการเปรียบเทียบปริมาณของสิ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับอีกสิ่งหนึ่ง โดยสามารถแสดงในรูปของเศษส่วน อัตราส่วน หรือเปอร์เซ็นต์ |
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% |
|
อัตราความผิดพลาด (Error Rate): คือเปอร์เซ็นต์ของการทำนายที่ไม่ถูกต้องทั้งหมด
อัตราความถูกต้อง (Accuracy): คือเปอร์เซ็นต์ของการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมด
เนื่องจากอัตราความผิดพลาดและอัตราความถูกต้องรวมกันต้องเท่ากับ 100% ดังนั้น หากอัตราความผิดพลาดคือ 25% แสดงว่าอัตราความถูกต้องจะต้องเป็น 100% - 25% = 75% |
สถิติพื้นฐาน: แนวคิดเรื่องความน่าจะเป็นและเปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นพื้นฐานในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล
การประเมินโมเดล: ในการประเมินโมเดล Machine Learning เราจะใช้เมตริกต่างๆ เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-score เพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดล โดย Accuracy เป็นหนึ่งในเมตริกที่ใช้บ่อยที่สุด |
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% |
|
การคำนวณ:
อัตราความสำเร็จ (Success Rate) = (จำนวนข้อมูลที่ทำนายถูก / จำนวนข้อมูลทั้งหมด) x 100%
= (181 / 204) x 100%
≈ 88. 73% |
Machine Learning: เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล
การประเมินแบบจำลอง: เป็นกระบวนการวัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองกับค่าจริง
Confusion Matrix: เป็นตารางที่แสดงผลลัพธ์ของการจำแนกประเภท โดยแบ่งออกเป็น True Positive, True Negative, False Positive, และ False Negative ซึ่งสามารถนำมาคำนวณตัวชี้วัดต่างๆ ได้ |
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. |
|
ความเปลี่ยนแปลงของแนวคิด: ในอดีต ระบบขนส่งมวลชนมุ่งเน้นไปที่การลดเวลาในการขนส่งและเพิ่มขีดความสามารถในการขนส่งเป็นหลัก แต่ปัจจุบันแนวคิดนี้ได้เปลี่ยนแปลงไป เนื่องจากสังคมให้ความสำคัญกับปัญหาสิ่งแวดล้อมและความปลอดภัยมากขึ้น
ปัจจัยที่ผลักดัน: ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การเติบโตของเมือง และอุบัติเหตุทางถนน ทำให้ผู้คนและรัฐบาลตระหนักถึงความจำเป็นในการพัฒนาระบบขนส่งที่ยั่งยืนและปลอดภัย
ข้อดีของระบบขนส่งที่ยั่งยืน:
ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
ลดมลภาวะทางอากาศและเสียง
ลดการใช้พลังงาน
เพิ่มความปลอดภัยในการเดินทาง
ส่งเสริมสุขภาพของประชาชน
ตัวอย่าง: ระบบขนส่งมวลชนที่ใช้พลังงานสะอาด เช่น รถไฟฟ้า รถโดยสารไฟฟ้า และจักรยานสาธารณะ เป็นตัวอย่างของระบบขนส่งที่มุ่งเน้นไปที่ความยั่งยืนและความปลอดภัย |
ทฤษฎีความยั่งยืน: เน้นความสมดุลระหว่างเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม
หลักการพัฒนาที่ยั่งยืน: มุ่งสู่การพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการของปัจจุบันโดยไม่กระทบต่อความสามารถของคนรุ่นหลังในการตอบสนองความต้องการของตนเอง
แนวคิดโมดอลลอจิสติกส์: เน้นการใช้รูปแบบการขนส่งที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน |
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. |
|
ความแม่นยำ: วิธี FAHP-DEA ช่วยให้สามารถประเมินความเสี่ยงได้อย่างละเอียดและแม่นยำมากกว่าวิธีอื่นๆ
การเพิ่มประสิทธิภาพ: การปรับเส้นทางตามผลการวิเคราะห์จะช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบขนส่ง
การรวมทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ: วิธีนี้สามารถนำทั้งข้อมูลเชิงปริมาณ (จาก DEA) และข้อมูลเชิงคุณภาพ (จาก FAHP) มาวิเคราะห์ร่วมกันได้ |
ทฤษฎีการตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ (Multi-criteria Decision Making): เป็นทฤษฎีที่ใช้ในการตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดจากหลายทางเลือก โดยพิจารณาจากเกณฑ์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง
ทฤษฎีความคลุมเครือ (Fuzzy Theory): เป็นทฤษฎีที่ใช้ในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่แน่นอนหรือไม่ชัดเจน
ทฤษฎีการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ (Data Envelopment Analysis): เป็นทฤษฎีที่ใช้ในการวัดประสิทธิภาพของหน่วยการตัดสินใจต่างๆ |
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 |
|
การกระจายน้ำหนัก: โจทย์ระบุว่า มีเกณฑ์ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงทั้งหมด 5 เกณฑ์ โดยน้ำหนักรวมกันต้องเท่ากับ 1 ซึ่งหมายความว่า น้ำหนักของแต่ละเกณฑ์เมื่อรวมกันแล้วจะต้องครบ 1
น้ำหนักที่กำหนดให้: เราทราบน้ำหนักของเกณฑ์ "ความเสี่ยงในการดำเนินงาน" (0.157) และ "ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย" (0.073) แล้ว
หาค่าที่เหลือ: เพื่อหาค่ารวมของน้ำหนักของอีก 3 เกณฑ์ที่เหลือ เราสามารถนำน้ำหนักรวม (1) ลบด้วยน้ำหนักของสองเกณฑ์ที่ทราบค่าไป
น้ำหนักรวมของ 3 เกณฑ์ที่เหลือ = 1 - (0.157 + 0.073) = 0.770 |
หลักการของการกระจายน้ำหนัก (Weighting): ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานด้านการจัดการความเสี่ยง การกำหนดน้ำหนักให้กับแต่ละเกณฑ์เป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไปเพื่อแสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละเกณฑ์นั้น ๆ
หลักการของการอนุรักษ์มวล (Conservation of Mass): ในบริบทนี้ หมายถึง ผลรวมของน้ำหนักทั้งหมดจะต้องคงที่เสมอ ซึ่งในกรณีนี้ ผลรวมของน้ำหนักทั้งหมดคือ 1 |
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 |
|
การคำนวณ
จากโจทย์ให้ข้อมูลดังนี้
P (Probability): ความน่าจะเป็นที่เกิดอุบัติเหตุ = 0.2
C (Consequence Severity): ความรุนแรงของผลกระทบ = 0.5
R (Risk): ระดับความเสี่ยง
โดยใช้สูตรที่กำหนดให้ 𝑅 = 𝑃 × 𝐶
ดังนั้น 𝑅 = 0.2 × 0.5 = 0.1 |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: เป็นพื้นฐานในการคำนวณหาความเสี่ยง โดยใช้ค่าความน่าจะเป็นในการประมาณการโอกาสที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น
การวิเคราะห์ความเสี่ยง: เป็นกระบวนการที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงของกิจกรรมหรือระบบต่างๆ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ และความรุนแรงของผลกระทบที่เกิดขึ้น |
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 |
|
อาจเกิดจากการปัดเศษทศนิยมในระหว่างการคำนวณ หรือความแตกต่างเล็กน้อยในการกำหนดน้ำหนักและคะแนนความเสี่ยงเฉพาะ |
การถ่วงน้ำหนัก (weighted average): เป็นวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยให้ความสำคัญกับแต่ละข้อมูลไม่เท่ากัน โดยใช้น้ำหนักในการปรับค่าของข้อมูลนั้นๆ
การประเมินความเสี่ยง: เป็นกระบวนการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ในอนาคต โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นและความรุนแรงของผลกระทบ
|
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 |
|
การคำนวณตรงตามสูตร: เราได้ทำการแทนค่าตัวเลขเข้าไปในสูตรที่กำหนดให้ และได้ผลลัพธ์ออกมาตรงตามตัวเลือกที่ 2
การตีความค่า R: ค่า R ที่ได้ (1.8) แสดงถึงระดับความเสี่ยงโดยรวมของเหตุการณ์นั้น โดยพิจารณาจากทั้งความน่าจะเป็น ความรุนแรง และระยะทางที่เกี่ยวข้อง ค่าที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงระดับความเสี่ยงที่สูงขึ้น |
การประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment): เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ ประเมิน และจัดการกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยทั่วไปจะพิจารณาจากความน่าจะเป็นของเหตุการณ์และความรุนแรงของผลกระทบ
การใช้สูตรในการคำนวณความเสี่ยง: สูตร 𝑅 = 𝑃 × 𝐶 × 𝐷 เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของสูตรที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยง ซึ่งอาจมีการปรับเปลี่ยนสูตรให้เหมาะสมกับบริบทและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันไป
การให้คะแนนความเสี่ยง: การให้คะแนนความน่าจะเป็นและความรุนแรงในรูปแบบของตัวเลข (เช่น 1-5) เป็นวิธีการที่นิยมใช้ในการประเมินความเสี่ยง เนื่องจากช่วยให้สามารถเปรียบเทียบและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงได้ง่ายขึ้น
ข้อสังเกตเพิ่มเติม:
การตีความค่า R: ค่า R ที่ได้เป็นเพียงตัวเลขที่แสดงถึงระดับความเสี่ยงสัมพัทธ์ ไม่ได้บอกถึงความเสี่ยงที่แท้จริงในเชิงปริมาณ
ปัจจัยอื่นๆ ที่ควรพิจารณา: นอกจากความน่าจะเป็น ความรุนแรง และระยะทางแล้ว ยังมีปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายที่อาจส่งผลต่อระดับความเสี่ยง เช่น การควบคุมความเสี่ยงที่ดำเนินการอยู่ ความไม่แน่นอนของข้อมูล และปัจจัยภายนอก
การใช้ผลการประเมินความเสี่ยง: ผลการประเมินความเสี่ยงสามารถนำไปใช้ในการวางแผนและดำเนินมาตรการเพื่อลดความเสี่ยงได้ |
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 |
|
ส่วนที่ความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมมีส่วนร่วม = น้ำหนัก × คะแนนความเสี่ยงในพื้นที่
= 0.061 × 0.4
= 0. 0244 |
การถ่วงน้ำหนัก (Weighting): ในการประเมินความเสี่ยงหลายปัจจัย เราจะให้น้ำหนักที่แตกต่างกันกับแต่ละปัจจัยตามความสำคัญของมัน ปัจจัยที่มีน้ำหนักสูงจะส่งผลต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมมากกว่าปัจจัยที่มีน้ำหนักต่ำ
การคำนวณคะแนนความเสี่ยงรวม: คะแนนความเสี่ยงโดยรวมจะได้มาจากการรวมคะแนนของปัจจัยความเสี่ยงต่างๆ ที่ถ่วงน้ำหนักแล้ว โดยวิธีการรวมอาจเป็นการบวก การคูณ หรือวิธีการทางสถิติอื่นๆ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและแบบจำลองที่ใช้ |
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.
|
0.120 |
|
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 |
|
น้ำหนักความเสี่ยง เป็นเหมือนค่าคงที่ที่บอกว่าปัจจัยนี้มีความสำคัญแค่ไหนเมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นๆ ในการประเมินความเสี่ยงโดยรวม
คะแนนความเสี่ยง เป็นค่าที่เปลี่ยนแปลงได้ตามสถานการณ์ และบ่งบอกถึงระดับความเสี่ยงปัจจุบันของปัจจัยนั้นๆ
การคูณน้ำหนักความเสี่ยงกับคะแนนความเสี่ยง จะได้ค่าที่แสดงถึงส่วนแบ่งของความเสี่ยงที่ปัจจัยนั้นๆ มีต่อความเสี่ยงโดยรวม
การเปลี่ยนแปลงของคะแนนความเสี่ยง จะส่งผลให้ส่วนแบ่งความเสี่ยงของปัจจัยนั้นๆ เปลี่ยนแปลงไปด้วย |
ทฤษฎีความเสี่ยง (Risk Theory): เป็นพื้นฐานในการวัดและประเมินความเสี่ยง โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องและน้ำหนักความสำคัญของแต่ละปัจจัย
การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity Analysis): เป็นวิธีการวิเคราะห์ว่าการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยหนึ่งๆ จะส่งผลต่อผลลัพธ์โดยรวมอย่างไร |
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 |
|
การเปลี่ยนแปลงน้ำหนักความเสี่ยง: น้ำหนักความเสี่ยงที่เปลี่ยนไปบ่งบอกถึงการประเมินความสำคัญของแต่ละปัจจัยที่แตกต่างกัน อาจเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม การเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม หรือปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
การคำนวณค่าคาดหวัง: การนำน้ำหนักความเสี่ยงคูณกับค่าความเสี่ยงเดิมเป็นการคำนวณค่าคาดหวังของความเสี่ยง โดยน้ำหนักความเสี่ยงทำหน้าที่เป็นตัวคูณที่แสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์นั้น ๆ |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: การใช้น้ำหนักความเสี่ยงเพื่อแสดงถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ เป็นแนวคิดพื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็น
การวิเคราะห์ความเสี่ยง: การประเมินและจัดการความเสี่ยงเป็นกระบวนการที่สำคัญในหลายสาขา เช่น การบริหารจัดการ ธุรกิจ การเงิน และการลงทุน โดยการกำหนดน้ำหนักความเสี่ยงให้กับปัจจัยต่าง ๆ เป็นขั้นตอนหนึ่งในการวิเคราะห์ความเสี่ยง
ค่าคาดหวังทางสถิติ: ค่าคาดหวัง (Expected value) เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด โดยน้ำหนักที่ใช้คือความน่าจะเป็นของผลลัพธ์นั้น ๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|