| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
ปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและดินสไลด์ในเขตชัตtogram
คำตอบ:
การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน (Hill cutting and unplanned urbanization)
เหตุผล:
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อสร้างถนน อาคาร หรือโครงสร้างอื่นๆ ทำให้ความเสถียรของดินลดลง และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์
การขยายตัวของเมือง: การขยายตัวของเมืองโดยไม่มีการวางแผนที่ดี ทำให้เกิดการบุกรุกพื้นที่ป่า และเพิ่มความหนาแน่นของประชากรในพื้นที่เสี่ยง
เขตชัตtogram เป็นพื้นที่ภูเขา: พื้นที่ภูเขามีความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์อยู่แล้ว การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองยิ่งทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น |
เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การตัดเขา และการสร้างอาคาร การเชื่อมโยงระหว่างอนุภาคดินจะลดลง ทำให้ดินอ่อนตัวและง่ายต่อการเคลื่อนตัว เมื่อมีปัจจัยกระตุ้น เช่น ฝนตกหนัก ดินที่อ่อนตัวเหล่านี้ก็จะเกิดการเคลื่อนตัวเป็นดินสไลด์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
What does the ROC value for a model indicate in the context of this study?
|
The accuracy of the model in predicting landslide susceptibility |
|
ROC (Receiver Operating Characteristic) curve เป็นเครื่องมือที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกข้อมูล โดยวัดความสามารถของโมเดลในการแยกแยะระหว่างข้อมูลที่เป็นบวก (เกิดดินสไลด์) กับข้อมูลที่เป็นลบ (ไม่เกิดดินสไลด์) ค่า ROC จะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงขึ้นแสดงถึงความแม่นยำของโมเดลที่สูงขึ้น |
ROC curve ถูกสร้างขึ้นโดยพล็อตค่า True Positive Rate (TPR) กับ False Positive Rate (FPR) ที่ระดับเกณฑ์การจำแนกที่แตกต่างกัน TPR คือสัดส่วนของข้อมูลบวกที่ถูกจำแนกอย่างถูกต้อง FPR คือสัดส่วนของข้อมูลลบที่ถูกจำแนกผิดพลาดเป็นข้อมูลบวก พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC) เป็นตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล ค่า AUC ที่สูงขึ้นแสดงถึงความแม่นยำของโมเดลที่สูงขึ้น
ROC curve เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลที่แตกต่างกัน และช่วยในการเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการพยากรณ์ดินสไลด์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
According to the study, what percentage of the Chattogram District's area is highly susceptible to landslides?
|
25-30% |
|
การสร้างเมทริกซ์ความแปรปรวน (Variance-Covariance Matrix): สร้างเมทริกซ์ของสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
การสกัดปัจจัย (Factor Extraction): ใช้วิธีการเช่น Principal Component Analysis (PCA) หรือ Maximum Likelihood เพื่อสกัดปัจจัยแฝงที่อธิบายความแปรปรวนในข้อมูล
การหมุนปัจจัย (Factor Rotation): ใช้เทคนิคการหมุนเช่น Varimax หรือ Promax เพื่อทำให้ปัจจัยที่สกัดได้มีความชัดเจนมากขึ้น
การคำนวณปริมาณความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัย: คำนวณจากค่า eigenvalues ของปัจจัยแต่ละตัว |
การประเมินความเสี่ยงของดินถล่มสามารถทำได้โดยใช้หลายเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ภูมิประเทศ, การวิเคราะห์ทางธรณีวิทยา, การตรวจสอบข้อมูลภูมิอากาศ และการใช้โมเดลทางสถิติและการคำนวณที่ซับซ้อน เพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
How are the logistic regression model's coefficients used in landslide susceptibility mapping?
|
To reflect the contributions of each factor affecting landslides |
|
ค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลองโลจิสติกเรกรีชันแสดงให้เห็นถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดดินสไลด์ ค่าสัมประสิทธิ์ที่สูงขึ้นหมายถึงปัจจัยนั้นมีผลกระทบต่อการเกิดดินสไลด์มากขึ้น |
แบบจำลองโลจิสติกเรกรีชันเป็นแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการทำนายผลลัพธ์แบบไบนารี (เช่น เกิดดินสไลด์หรือไม่เกิดดินสไลด์) จากชุดของตัวแปรอิสระ ค่าสัมประสิทธิ์ของแต่ละตัวแปรอิสระแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงอัตราต่อรอง (odds ratio) ของผลลัพธ์เมื่อตัวแปรอิสระนั้นเพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
What is the importance of the Stream Density factor according to the Random Forest model in the document?
|
One of the top five most important factors |
|
ปัจจัยความหนาแน่นของลำน้ำ (Stream Density) มักเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเกิดดินสไลด์ แบบจำลอง Random Forest สามารถประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของปัจจัยต่างๆ ได้ โดยการวัดการลดลงของความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อนำปัจจัยนั้นออกไป |
ความหนาแน่นของลำน้ำเกี่ยวข้องกับระบบระบายน้ำของพื้นที่ ซึ่งมีผลต่อการไหลบ่าของน้ำ การกัดเซาะดิน และความอิ่มตัวของดิน ปัจจัยเหล่านี้ล้วนมีผลต่อความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ แบบจำลอง Random Forest สามารถประเมินความสำคัญของปัจจัยนี้ได้โดยการวัดการลดลงของความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อนำปัจจัยความหนาแน่นของลำน้ำออกไป |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
According to the document, which machine learning model showed the highest success rate in training data?
|
The document does not specify |
|
ข้อมูลในเอกสารอาจไม่ครอบคลุมถึงผลการทดสอบความแม่นยำของแต่ละโมเดล หรืออาจมีการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบอื่นที่ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์ความสำเร็จ |
ไม่มีทฤษฎีเฉพาะเกี่ยวกับการเปรียบเทียบความแม่นยำของโมเดลเครื่องเรียนรู้ แต่โดยทั่วไปแล้ว การเลือกโมเดลที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ประเภทของข้อมูล ปัญหาที่ต้องการแก้ไข และทรัพยากรที่มีอยู่ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
What is the primary geological characteristic of the Chattogram District that contributes to landslide susceptibility?
|
Folded anticlines and synclines with unconsolidated sedimentary rocks |
|
ลักษณะทางธรณีวิทยาของเขตชัตtogram เป็นพื้นที่ภูเขาที่มีชั้นหินตะกอน (sedimentary rocks) ซึ่งเป็นหินที่เกิดจากการทับถมของตะกอน เมื่อเวลาผ่านไป ชั้นหินเหล่านี้ถูกแรงดันจากใต้ดินดันตัวขึ้นเป็นลอนคลื่น (anticlines and synclines) ทำให้เกิดความไม่เสถียรของดินและหิน |
หินตะกอนมักมีรอยแตกและรอยแยก ซึ่งเป็นจุดอ่อนของชั้นดิน หากมีปัจจัยกระตุ้น เช่น ฝนตกหนัก น้ำจะซึมผ่านรอยแตกเหล่านี้ ทำให้ดินอิ่มตัวและเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์
นอกจากนี้ ลักษณะภูมิประเทศที่เป็นภูเขาชันก็เป็นปัจจัยเสริมความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
How do land use and land cover (LULC) changes influence landslide occurrences in the Chattogram District?
|
They increase landslide risk due to deforestation and construction |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอย่างการตัดไม้ทำลายป่าและการสร้างอาคารส่งผลให้ดินเสื่อมสภาพ ดินอ่อนตัว และง่ายต่อการเกิดดินสไลด์ |
ต้นไม้ช่วยยึดดินไว้กับที่ และช่วยดูดซับน้ำฝน เมื่อตัดไม้ทำลายป่า ดินจะสูญเสียการยึดเกาะ ทำให้เสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ การสร้างอาคารและถนนก็ทำให้ดินอ่อนตัวลง และเพิ่มแรงกดดันต่อดิน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
What percentage of total variance is explained by the first factor in the factor analysis discussed in the document?
|
51.29% |
|
ข้อมูลนี้มาจากผลการวิเคราะห์องค์ประกอบที่ระบุว่าปัจจัยแรกสามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลทั้งหมดได้ถึง 51.29% ซึ่งหมายความว่าปัจจัยแรกนี้มีอิทธิพลมากที่สุดในบรรดาปัจจัยทั้งหมดในการวิเคราะห์นี้ |
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการลดจำนวนของตัวแปรที่สังเกตเห็นได้ (observed variables) ลงไปเป็นปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ปัจจัยเหล่านี้อธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
ปัจจัยนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ซึ่งเป็นหัวข้อหลักของคำถาม |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว ปัจจัยที่สามนี้รวมเอาตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับปริมาณและราคาของปุ๋ยคอกเข้าไว้ด้วยกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
ปัจจัยนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ซึ่งเป็นหัวข้อหลักของคำถาม |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว ปัจจัยที่สามนี้รวมเอาตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับปริมาณและราคาของปุ๋ยคอกเข้าไว้ด้วยกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What is the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy reported in the document?
|
0.900 |
|
ค่า KMO คืออะไร: KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) เป็นสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลในการวิเคราะห์ปัจจัย (factor analysis) ค่า KMO จะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่ใกล้ 1 แสดงว่าข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยมากขึ้น
การตีความค่า:
ค่า KMO ใกล้ 1: แสดงว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์กันค่อนข้างสูง และเหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์ปัจจัย
ค่า KMO ใกล้ 0: แสดงว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์กันต่ำ และไม่เหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์ปัจจัย
เกณฑ์ทั่วไป:
KMO > 0.9: ยอดเยี่ยม
0.8 < KMO ≤ 0.9: ดี
0.7 < KMO ≤ 0.8: ปานกลาง
0.6 < KMO ≤ 0.7: ยอมรับได้
KMO ≤ 0.6: ไม่เหมาะสม |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว
KMO: เป็นสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ปัจจัย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Which of the following statements best describes the contribution of Factor 2 in the factor analysis?
|
It is related to soil analysis and plant nutrient utilization. |
|
ปัจจัยที่สองเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ประโยชน์ของสารอาหารพืช ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญในการเกษตรกรรมและการดูแลพืชพรรณ |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว ปัจจัยที่สองในกรณีนี้รวมเอาตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการดูดซึมสารอาหารของพืชเข้าไว้ด้วยกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
Which factor is primarily associated with limitations in the utilization of chemical fertilizer and manure according to the document?
|
Factor 4 |
|
Factor 4 จะเกี่ยวข้องกับกลุ่มตัวแปรที่แตกต่างจากปัจจัยอื่น ๆ
คำถามเกี่ยวกับข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ไม่เกี่ยวข้องกับการรับรู้ (Factor 1), การวิเคราะห์ดิน (Factor 2), หรือความสัมพันธ์ระหว่างปุ๋ยคอกกับค่าใช้จ่าย (Factor 3) |
การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
51.295% |
|
การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) ในเอกสารระบุว่าเมื่อรวมปัจจัยทั้งสี่ ปัจจัยเหล่านี้สามารถอธิบายความแปรปรวนทั้งหมดของข้อมูลได้ถึง 51.295% |
การสร้างเมทริกซ์ความแปรปรวน (Variance-Covariance Matrix): สร้างเมทริกซ์ของสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
การสกัดปัจจัย (Factor Extraction): ใช้วิธีการเช่น Principal Component Analysis (PCA) หรือ Maximum Likelihood เพื่อสกัดปัจจัยแฝงที่อธิบายความแปรปรวนในข้อมูล
การหมุนปัจจัย (Factor Rotation): ใช้เทคนิคการหมุนเช่น Varimax หรือ Promax เพื่อทำให้ปัจจัยที่สกัดได้มีความชัดเจนมากขึ้น
การคำนวณปริมาณความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัย: คำนวณจากค่า eigenvalues ของปัจจัยแต่ละตัว |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
What is the highest mean value for the propositions used in the factor analysis, according to the document?
|
2.814 |
|
เอกสารระบุค่าเฉลี่ยของข้อเสนอแต่ละข้อที่ใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบ ค่าเฉลี่ยสูงสุดที่ระบุไว้คือ 2.814 ซึ่งหมายความว่าข้อเสนอนี้ได้รับการตอบรับที่มีคะแนนเฉลี่ยสูงสุดจากผู้ตอบแบบสอบถาม |
การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูล โดยการหาปัจจัยที่แฝงอยู่ภายในข้อมูล
ค่าเฉลี่ย (Mean): ในการวิเคราะห์องค์ประกอบ ค่าเฉลี่ยของข้อเสนอ (propositions) เป็นตัววัดหนึ่งที่ใช้ในการประเมินความเห็นหรือการตอบสนองของกลุ่มตัวอย่างต่อข้อเสนอเหล่านั้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
What was the minimum magnitude for the factor loads considered for interpreting the analysis results in the factor analysis?
|
0.30 |
|
เอกสารระบุว่าค่าขนาดต่ำสุดที่นำมาพิจารณาในการตีความผลการวิเคราะห์องค์ประกอบคือ 0.30 เพื่อให้แน่ใจว่าปัจจัยที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับตัวแปรที่วัดได้จะถูกนำมาพิจารณาในการตีความ |
Factor Loadings: คือค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ (observed variables) กับปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ค่ายิ่งสูง แสดงว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์มากกับปัจจัยที่กำลังพิจารณา |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
According to the document, how many factors were initially considered before deciding on the final number?
|
5 |
|
เอกสารระบุว่าการวิเคราะห์องค์ประกอบเริ่มต้นโดยการพิจารณาทั้งหมด 5 ปัจจัย จากนั้นมีการทำการลดจำนวนหรือการเลือกปัจจัยที่เหมาะสมที่สุดโดยพิจารณาจากเกณฑ์ต่าง ๆ เช่น ค่า eigenvalues, ค่าการโหลดปัจจัย (factor loadings), และความสอดคล้องของปัจจัย |
เทคนิคการหมุนปัจจัย (factor rotation) จะถูกใช้เพื่อทำให้ปัจจัยที่เลือกมีความชัดเจนและสามารถตีความได้ง่าย
การใช้เกณฑ์ในการเลือกจำนวนปัจจัยสุดท้าย:
ค่า eigenvalue (ค่าความเป็นตัวของปัจจัย)
การตรวจสอบความสำคัญของปัจจัย (เช่น ค่า factor loadings)
ความเหมาะสมในการตีความผลลัพธ์ของปัจจัยที่เลือก |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which method was used for rotation in the factor analysis described in the document?
|
Varimax |
|
เอกสารระบุว่าใช้การหมุนแบบ Varimax ซึ่งเป็นวิธีการหมุนปัจจัยที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบเพื่อให้ปัจจัยมีความชัดเจนและตีความได้ง่ายขึ้น |
Factor Rotation (การหมุนปัจจัย): หลังจากการสกัดปัจจัยในขั้นตอนแรก, การหมุนปัจจัยจะช่วยในการปรับปรุงการตีความของปัจจัย โดยการทำให้ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์สูงกับปัจจัยเดียวมีความชัดเจนขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Based on the factor analysis, how is Factor 1 defined in the document?
|
Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception |
|
Factor 1 มักจะรวมตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยทั้งแบบเคมีและอินทรีย์
การรับรู้ถึงระดับการใช้และประสิทธิภาพของปุ๋ย เป็นองค์ประกอบสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย |
การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|