| 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. |
|
การลดความเสี่ยง: แผนที่นี้ช่วยระบุพื้นที่เสี่ยงล่วงหน้า ทำให้สามารถวางแผนการป้องกันและบรรเทาผลกระทบได้ เช่น การสร้างสิ่งก่อสร้างป้องกัน การอพยพประชาชน และการจัดการการใช้ที่ดิน
การวางแผนการพัฒนา: ช่วยให้ผู้วางแผนสามารถหลีกเลี่ยงการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่เสี่ยง ลดความเสียหายทางเศรษฐกิจและการสูญเสียชีวิต
การอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม: ช่วยในการอนุรักษ์ทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีความเปราะบางต่อการเกิดดินถล่ม |
ธรณีวิทยา: ศึกษาเกี่ยวกับโครงสร้างของโลกและกระบวนการทางธรณีวิทยาที่ทำให้เกิดดินถล่ม
ภูมิศาสตร์: ศึกษาเกี่ยวกับลักษณะทางกายภาพและภูมิประเทศ ซึ่งมีผลต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม
สถิติ: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายความเสี่ยง
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS): ใช้ในการจัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลทางภูมิศาสตร์ |
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?
|
Decision and Regression Tree |
|
|
|
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% |
|
โจทย์กำหนดให้: เราทราบสัดส่วนของพื้นที่เสี่ยงสูงและพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ทั้งหมด
หลักการของเปอร์เซ็นต์: เปอร์เซ็นต์คือส่วนหนึ่งในร้อยของจำนวนทั้งหมด ดังนั้นเมื่อนำส่วนต่างๆ มาบวกกัน ผลรวมจะต้องเท่ากับ 100%
การหาส่วนที่เหลือ: เมื่อเราทราบส่วนหนึ่งของทั้งหมด เราสามารถหาส่วนที่เหลือได้โดยการนำทั้งหมดลบด้วยส่วนที่ทราบ
สรุป: เราใช้หลักการพื้นฐานของเปอร์เซ็นต์ในการแก้ปัญหา โดยพิจารณาจากสัดส่วนของพื้นที่เสี่ยงสูงและพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ทั้งหมด แล้วหาส่วนที่เหลือซึ่งก็คือพื้นที่ที่ไม่เสี่ยงสูง |
ทฤษฎีเซต: แนวคิดเรื่องส่วนย่อยและสมาชิกของเซต ซึ่งสอดคล้องกับการแบ่งพื้นที่ออกเป็นส่วนๆ ตามระดับความเสี่ยง
สถิติเบื้องต้น: การนำเสนอข้อมูลเชิงปริมาณในรูปแบบเปอร์เซ็นต์เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น
ตรรกะ: การใช้เหตุผลเชิงตรรกะในการเชื่อมโยงข้อมูลที่กำหนดให้กับคำตอบ |
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: เรามีข้อมูลการเกิดแผ่นดินถล่มทั้งหมด 255 ครั้ง
ข้อมูลสำหรับฝึกสอน: 80% ของข้อมูลทั้งหมดถูกนำไปใช้ฝึกสอนโมเดล ซึ่งคำนวณได้ว่า (255 * 0.8) = 204 ครั้ง
ข้อมูลสำหรับทดสอบ: ดังนั้น ข้อมูลที่เหลือทั้งหมดจะถูกนำไปใช้ในการทดสอบ ซึ่งคือ (255 - 204) = 51 ครั้ง
ขยายความ:
ในการสร้างและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning เราจำเป็นต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นสองส่วนหลัก:
ข้อมูลฝึกสอน (Training Data): ใช้สำหรับสอนโมเดลให้เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล เพื่อสร้างกฎเกณฑ์ในการทำนาย
ข้อมูลทดสอบ (Testing Data): ใช้สำหรับประเมินว่าโมเดลที่ฝึกสอนมานั้นสามารถทำนายผลลัพธ์ใหม่ที่ไม่เคยเห็นได้แม่นยำแค่ไหน โดยเปรียบเทียบผลการทำนายกับค่าจริง |
การแบ่งข้อมูล (Data Splitting): เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างโมเดล Machine Learning โดยทั่วไปจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสามส่วนหลัก: ข้อมูลฝึกสอน ข้อมูลตรวจสอบ (Validation Data) และข้อมูลทดสอบ อย่างไรก็ตาม ในกรณีนี้ ข้อมูลตรวจสอบอาจถูกรวมเข้ากับข้อมูลฝึกสอนเพื่อให้ได้ข้อมูลฝึกสอนที่มีขนาดใหญ่ขึ้น
การประเมินโมเดล (Model Evaluation): หลังจากฝึกสอนโมเดลแล้ว เราจะนำข้อมูลทดสอบมาประเมินประสิทธิภาพของโมเดล โดยใช้เมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ความไว (Recall), ความจำเพาะ (Precision) เป็นต้น 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 |
|
ขั้นตอนที่ 1: เปลี่ยนเปอร์เซ็นต์เป็นทศนิยม: 9% = 0.09
ขั้นตอนที่ 2: คูณพื้นที่ทั้งหมดของอำเภอด้วยสัดส่วนของพื้นที่ที่เสี่ยงสูงมาก: 7,000 km² x 0.09 = 630 km²
การอธิบาย
เราต้องการหาพื้นที่ส่วนหนึ่งของอำเภอชัตตะกรัมที่เสี่ยงสูงมาก ซึ่งเป็น 9% ของพื้นที่ทั้งหมด เราจึงนำพื้นที่ทั้งหมดมาคูณกับสัดส่วนที่เป็นทศนิยมของพื้นที่เสี่ยงสูงมาก (0.09) เพื่อหาค่าพื้นที่ที่ต้องการ
ในกรณีนี้ เราใช้แนวคิดของเปอร์เซ็นต์เพื่อหาพื้นที่ส่วนหนึ่งของอำเภอชัตตะกรัมที่เป็นพื้นที่เสี่ยงสูงมาก โดยเปรียบเทียบพื้นที่เสี่ยงสูงมากกับพื้นที่ทั้งหมดของอำเภอ แล้วนำมาคำนวณหาค่าที่ต้องการ |
เปอร์เซ็นต์: เปอร์เซ็นต์คืออัตราส่วนที่เปรียบเทียบจำนวนใดจำนวนหนึ่งกับ 100 โดยใช้สัญลักษณ์ % แสดง
การคูณ: การคูณเป็นการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้หาผลคูณของจำนวนสองจำนวนขึ้นไป
แนวคิดหลัก: การใช้เปอร์เซ็นต์ในการหาส่วนหนึ่งของจำนวนทั้งหมดเป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไปในชีวิตประจำวัน เช่น การคำนวณส่วนลด, การหาอัตราการเติบโต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ |
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 คือความสามารถของโมเดลในการระบุตัวอย่างที่เป็น Negative (ไม่ใช่ Class ที่สนใจ) ได้อย่างถูกต้อง นั่นคือ โมเดลจะทำนายว่าตัวอย่างนั้นเป็น Negative จริงๆ
ความสัมพันธ์ระหว่าง Specificity, FPR และ TPR:
Specificity = 1 - FPR: นั่นหมายความว่า Specificity คือส่วนเติมเต็มของ FPR ถึง 1
TPR (Sensitivity) คือความสามารถในการระบุตัวอย่างที่เป็น Positive ได้อย่างถูกต้อง: ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลเพิ่มเติมที่ไม่ได้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการคำนวณ Specificity ในครั้งนี้
การคำนวณ:
เนื่องจาก FPR = 0.05
ดังนั้น Specificity = 1 - 0.05 = 0.95 |
Confusion Matrix: ตารางที่แสดงผลลัพธ์ของการทำนายของโมเดล โดยเปรียบเทียบกับค่าจริง ซึ่งเป็นพื้นฐานในการคำนวณค่าต่างๆ เช่น TPR, FPR, และ Specificity
True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR), และ Specificity: เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาการจำแนกแบบ Binary Classification |
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 คืออะไร: AUC ย่อมาจาก Area Under the ROC Curve เป็นค่าที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท โดยค่า AUC จะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
ค่า AUC = 0.5: หมายความว่าโมเดลไม่สามารถทำนายได้ดีไปกว่าการทายแบบสุ่ม
ค่า AUC ใกล้ 1: หมายความว่าโมเดลมีความสามารถในการจำแนกประเภทได้ดีมาก
ค่า AUC = 0.963: ค่านี้ใกล้เคียง 1 มาก แสดงให้เห็นว่าโมเดล Logistic Regression ของคุณสามารถแยกแยะระหว่างข้อมูลในสองกลุ่ม (เช่น กลุ่มที่เป็นบวกและกลุ่มที่เป็นลบ) ได้อย่างแม่นยำสูงมาก
การตีความ:
ค่า AUC ที่สูงเช่นนี้บ่งบอกว่าโมเดลของคุณมีความน่าเชื่อถือในการทำนายผลลัพธ์ใหม่ๆ ที่ไม่เคยนำมาใช้ในการฝึกสอนโมเดลมาก่อน |
ROC Curve (Receiver Operating Characteristic Curve): กราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง True Positive Rate (TPR) และ False Positive Rate (FPR) ที่ค่า threshold ต่างๆ โดย AUC คือพื้นที่ใต้กราฟ ROC
True Positive Rate (TPR): สัดส่วนของตัวอย่างที่เป็นบวกจริงที่โมเดลทำนายถูกต้อง
False Positive Rate (FPR): สัดส่วนของตัวอย่างที่เป็นลบจริงที่โมเดลทำนายผิดพลาด |
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% |
|
ปัญหา:
มีข้อมูลการเกิดดินถล่มทั้งหมด 255 จุด
มีข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกโมเดล (Training dataset) 204 จุด
ต้องการหาสัดส่วนของข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกโมเดลเทียบกับข้อมูลทั้งหมด
วิธีคิด:
หาสัดส่วน: นำจำนวนข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกโมเดล หารด้วยจำนวนข้อมูลทั้งหมด แล้วคูณด้วย 100 เพื่อแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์
คำนวณ: (204 / 255) * 100 = 80%
คำตอบ: สัดส่วนของข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกโมเดลเทียบกับข้อมูลทั้งหมดคือ 80% |
สัดส่วน (Proportion): เป็นค่าที่แสดงถึงปริมาณส่วนหนึ่งเทียบกับปริมาณทั้งหมด มักใช้ในการเปรียบเทียบขนาดหรือปริมาณระหว่างกลุ่มข้อมูล
สถิติเบื้องต้น: การคำนวณหาสัดส่วนเป็นหนึ่งในพื้นฐานของสถิติเบื้องต้นที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ
Machine Learning: ในบริบทของ Machine Learning สัดส่วนของข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกโมเดลมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดล โดยทั่วไปยิ่งมีข้อมูลฝึกสอนมากและมีความหลากหลายมากเท่าไหร่ โมเดลก็จะมีความแม่นยำในการทำนายมากขึ้นเท่านั้น
ความหมายของคำตอบ: หมายความว่า ข้อมูลที่เราใช้ในการฝึกโมเดลนั้นครอบคลุม 80% ของจุดที่เกิดดินถล่มทั้งหมดที่มีในข้อมูลทั้งหมด
ความสำคัญของสัดส่วน: สัดส่วนนี้บ่งบอกถึงความครอบคลุมของข้อมูลที่นำมาใช้ในการฝึกโมเดล ยิ่งสัดส่วนสูง ยิ่งมีความน่าเชื่อถือว่าโมเดลที่ได้จะสามารถทำนายจุดที่เกิดดินถล่มใหม่ได้แม่นยำมากขึ้น |
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): คือสัดส่วนของการทำนายที่ผิดพลาดทั้งหมดเทียบกับจำนวนการทำนายทั้งหมด
อัตราความถูกต้อง (Accuracy): คือสัดส่วนของการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมดเทียบกับจำนวนการทำนายทั้งหมด
เนื่องจากอัตราความผิดพลาดและอัตราความถูกต้องเป็นส่วนเติมเต็มกัน หมายความว่า ผลรวมของทั้งสองจะต้องเท่ากับ 100%
ดังนั้น หากอัตราความผิดพลาดคือ 25% แสดงว่าอัตราความถูกต้องจะเท่ากับ 100% - 25% = 75%
ความน่าจะเป็น: ปัญหานี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น (ในที่นี้คือความน่าจะเป็นที่โมเดลจะทำนายถูกต้องหรือผิดพลาด)
สถิติ: เราใช้สถิติในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล โดยใช้ตัวชี้วัด เช่น อัตราความถูกต้อง อัตราความผิดพลาด เป็นต้น |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: เป็นพื้นฐานในการคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ
สถิติเชิงพรรณนา: ใช้ในการอธิบายข้อมูล เช่น การคำนวณค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น
สถิติเชิงอนุมาน: ใช้ในการสรุปผลจากกลุ่มตัวอย่างไปสู่ประชากรทั้งหมด เช่น การทดสอบสมมติฐาน เป็นต้น |
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% |
|
ในการหาอัตราความสำเร็จ (Success Rate) ของโมเดล เราจะนำจำนวนข้อมูลที่โมเดลทำนายถูกต้อง มาหารด้วยจำนวนข้อมูลทั้งหมด แล้วคูณด้วย 100 เพื่อแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์
จำนวนข้อมูลที่ทำนายถูกต้อง: 181
จำนวนข้อมูลทั้งหมด: 204
ดังนั้น อัตราความสำเร็จ = (181 / 204) * 100% = 88.73%
อัตราความสำเร็จ หรือ Accuracy เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพพื้นฐานของโมเดลในการจำแนกประเภทหรือทำนายผลลัพธ์ โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่โมเดลทำนายได้กับผลลัพธ์จริง
ค่า 88.73% หมายความว่า โมเดลสามารถทำนายผลลัพธ์ได้ถูกต้องถึง 88.73% จากข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ในการทดสอบ |
การประเมินโมเดล: ในการพัฒนาโมเดล machine learning การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเป็นขั้นตอนสำคัญ เพื่อทราบว่าโมเดลมีความแม่นยำเพียงพอที่จะนำไปใช้งานจริงได้หรือไม่
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: นอกจาก Accuracy แล้ว ยังมีตัวชี้วัดประสิทธิภาพอื่นๆ ที่ใช้ในการประเมินโมเดล เช่น Precision, Recall, F1-score โดยตัวชี้วัดแต่ละตัวจะเหมาะสมกับปัญหาที่แตกต่างกัน |
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. |
|
แนวโน้มโลก: ปัจจุบันโลกให้ความสำคัญกับการพัฒนาที่ยั่งยืนมากขึ้น การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและเพิ่มความปลอดภัยในการขนส่งจึงเป็นเป้าหมายหลักของระบบขนส่งหลายรูปแบบ
ประโยชน์ที่ได้:
ลดมลพิษ: การใช้พลังงานทดแทนและเทคโนโลยีที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและมลพิษทางอากาศ
เพิ่มประสิทธิภาพ: การวางแผนเส้นทางและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพช่วยลดต้นทุนและเวลาในการขนส่ง
ลดอุบัติเหตุ: การใช้เทคโนโลยีในการควบคุมและติดตามยานพาหนะช่วยลดความเสี่ยงในการเกิดอุบัติเหตุ
สอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs): ขององค์การสหประชาชาติ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของการดูแลสิ่งแวดล้อมและความปลอดภัย
ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ คือ การรวมเอาการขนส่งหลายรูปแบบ เช่น ทางรถ ทางเรือ ทางราง และทางอากาศ เข้ามาทำงานร่วมกัน เพื่อให้การขนส่งสินค้าและผู้โดยสารมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยคำนึงถึงทั้งด้านต้นทุน เวลา และความปลอดภัย |
โลจิสติกส์แบบยั่งยืน (Sustainable Logistics): เน้นการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในทุกขั้นตอนของกระบวนการโลจิสติกส์
การจัดการห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Management): มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของกระบวนการผลิตและการกระจายสินค้า
การขนส่งอัจฉริยะ (Intelligent Transport Systems): ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัยของระบบขนส่ง |
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. |
|
วิธี FAHP-DEA (Fuzzy Analytic Hierarchy Process - Data Envelopment Analysis) เป็นการผสมผสานระหว่างสองเทคนิคที่ทรงพลัง:
FAHP: ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง โดยพิจารณาจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลเชิงปริมาณ ทำให้สามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดมีความสำคัญต่อความเสี่ยงมากที่สุด
DEA: เป็นเครื่องมือในการประเมินประสิทธิภาพ โดยเปรียบเทียบหน่วยการตัดสินใจต่างๆ (เช่น เส้นทางขนส่ง) เพื่อหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อเทียบกับปัจจัยที่กำหนด
เมื่อนำทั้งสองเทคนิคมาผสมกัน FAHP-DEA จึงสามารถ:
ระบุความเสี่ยงที่สำคัญ: โดยการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ที่ก่อให้เกิดความเสี่ยง
ประเมินผลกระทบของความเสี่ยง: โดยการเปรียบเทียบเส้นทางต่างๆ เพื่อหาเส้นทางที่มีความเสี่ยงต่ำสุด
ปรับปรุงเส้นทาง: โดยการเลือกเส้นทางที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดทั้งในแง่ของความเสี่ยงและประสิทธิภาพ
ความแม่นยำ: FAHP-DEA ใช้ทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ทำให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำมากขึ้น
ครอบคลุม: วิธีนี้สามารถพิจารณาปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงได้อย่างครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็นปัจจัยภายในหรือภายนอก
ปรับตัวได้: สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับระบบขนส่งที่ซับซ้อนและมีหลายปัจจัยเข้ามาเกี่ยวข้องได้ |
Analytic Hierarchy Process (AHP): พัฒนาโดย Thomas L. Saaty เป็นวิธีการตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ที่ใช้ในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ
Fuzzy Logic: ใช้ในการจัดการกับความไม่แน่นอนและข้อมูลที่คลุมเครือ
Data Envelopment Analysis (DEA): เป็นวิธีการวิเคราะห์ประสิทธิภาพที่ใช้ในการเปรียบเทียบหน่วยการตัดสินใจต่างๆ |
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 |
|
หลักการ: ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงแบบให้คะแนน (scoring model) โดยมีเกณฑ์ 5 เกณฑ์ และน้ำหนักรวมเท่ากับ 1 นั้น หมายความว่า น้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละเกณฑ์จะแสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของเกณฑ์นั้นต่อความเสี่ยงโดยรวม เมื่อเรารู้น้ำหนักของเกณฑ์ใดเกณฑ์หนึ่ง เราสามารถคำนวณน้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือได้โดยการนำน้ำหนักทั้งหมด (ซึ่งเท่ากับ 1) ลบด้วยน้ำหนักของเกณฑ์ที่ทราบค่าไป
การคำนวณ:
น้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือ = น้ำหนักทั้งหมด - น้ำหนักของความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ - น้ำหนักของความเสี่ยงด้านความมั่นคง
= 1 - 0.157 - 0.073
= 0.770
สาเหตุที่ตอบ 0.770
เนื่องจากน้ำหนักทั้งหมดของเกณฑ์ทั้ง 5 เกณฑ์มีค่าเท่ากับ 1 เมื่อเราทราบน้ำหนักของเกณฑ์ใดไปแล้ว เราสามารถหาผลต่างเพื่อทราบน้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือได้ทันที โดยไม่ต้องพิจารณาเกณฑ์อื่น ๆ เพิ่มเติม |
หลักการอนุรักษ์มวล (Conservation of Mass): ในบริบทนี้ หมายถึง น้ำหนักทั้งหมดของระบบ (ในที่นี้คือน้ำหนักของเกณฑ์ทั้งหมด) จะคงที่เสมอ แม้ว่าเราจะแบ่งน้ำหนักไปให้แต่ละส่วนย่อยก็ตาม
ทฤษฎีความน่าจะเป็นเบื้องต้น: แม้ว่าจะไม่ได้นำมาใช้โดยตรงในการคำนวณครั้งนี้ แต่แนวคิดเรื่องความน่าจะเป็นที่ผลรวมของความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ทั้งหมดต้องเท่ากับ 1 นั้นมีความคล้ายคลึงกับหลักการที่เราใช้ในการคำนวณน้ำหนักในโจทย์นี้ |
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 |
|
P (Probability): ความน่าจะเป็นที่เกิดอุบัติเหตุ = 0.2 (หรือ 20%)
C (Consequence Severity): ความรุนแรงของผลกระทบหากเกิดอุบัติเหตุ = 0.5 (สมมติว่าเป็นระดับปานกลาง)
สูตรคำนวณความเสี่ยง (R): R = P × C
การคำนวณ:
R = 0.2 × 0.5 = 0.1
ความหมายของผลลัพธ์:
ความเสี่ยง (R) = 0.1 หมายความว่า มีความเสี่ยง 10% ที่จะเกิดอุบัติเหตุบนเส้นทางนี้ และหากเกิดอุบัติเหตุขึ้น ผลกระทบจะอยู่ในระดับปานกลาง |
การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Assessment): เป็นกระบวนการประเมินความน่าจะเป็นและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ ซึ่งในที่นี้คืออุบัติเหตุบนเส้นทาง
สูตร R = P × C: เป็นสูตรพื้นฐานที่ใช้ในการคำนวณความเสี่ยง โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ (P) คูณกับความรุนแรงของผลกระทบ (C) สูตรนี้เป็นที่ยอมรับและใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินความเสี่ยงในหลายสาขา |
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 |
|
น้ำหนักของเกณฑ์ (Weights): ตัวเลขที่บอกถึงความสำคัญของแต่ละเกณฑ์ในการประเมินความเสี่ยง โดยเกณฑ์ที่มีน้ำหนักสูงจะมีผลต่อคะแนนความเสี่ยงรวมมากกว่า
คะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุด (Local Risk Scores): คะแนนความเสี่ยงที่ได้จากการประเมินแต่ละเกณฑ์ของเส้นทาง
คะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score): คะแนนที่ได้จากการรวมคะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุดของแต่ละเกณฑ์ โดยคำนึงถึงน้ำหนักของแต่ละเกณฑ์ด้วย
วิธีการคำนวณ:
เพื่อหาคะแนนความเสี่ยงรวม เราจะใช้ วิธีการถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย (Weighted Average) โดยนำคะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุดของแต่ละเกณฑ์คูณกับน้ำหนักของเกณฑ์นั้น แล้วนำผลลัพธ์ทั้งหมดมาบวกกัน
สูตร:
คะแนนความเสี่ยงรวม = (น้ำหนักเกณฑ์ที่ 1 × คะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุดที่ 1) + (น้ำหนักเกณฑ์ที่ 2 × คะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุดที่ 2) + ... + (น้ำหนักเกณฑ์สุดท้าย × คะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุดสุดท้าย)
แทนค่า:
น้ำหนักเกณฑ์ = 0.321, 0.388, 0.157, 0.073, 0.061
คะแนนความเสี่ยงเฉพาะจุด = 0.5, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2
คะแนนความเสี่ยงรวม = (0.321 × 0.5) + (0.388 × 0.6) + (0.157 × 0.4) + (0.073 × 0.3) + (0.061 × 0.2)
= 0.1605 + 0.2328 + 0.0628 + 0.0219 + 0.0122
= 0.5102
คำตอบ:
จากการคำนวณ คะแนนความเสี่ยงรวมของเส้นทางนี้คือ 0.5102 ซึ่งใกล้เคียงกับตัวเลือก 0.519 มากที่สุด |
วิธีการถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย: เป็นวิธีการที่ใช้ในการหาค่าเฉลี่ยโดยให้ความสำคัญกับแต่ละข้อมูลไม่เท่ากัน โดยจะคูณค่าข้อมูลแต่ละตัวด้วยน้ำหนักที่กำหนดให้ แล้วนำผลลัพธ์ทั้งหมดมาบวกกัน วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและการตัดสินใจ
การประเมินความเสี่ยง: เป็นกระบวนการที่ใช้ในการประเมินความเป็นไปได้และผลกระทบของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น การลงทุน การบริหารความเสี่ยง และการวางแผน |
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 |
|
กำหนดให้:
P (Probability) = 3 (ความน่าจะเป็นของความเสี่ยง)
C (Severity) = 3 (ความรุนแรงของความเสี่ยง)
D (Distance) = 20% = 0.2 (ระยะทางที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง)
สูตรคำนวณความเสี่ยง: R = P × C × D จงหาค่า R และอธิบาย
คำตอบ:
แทนค่าตัวเลขลงในสูตร:
R = 3 × 3 × 0.2
R = 1.8
ดังนั้น คำตอบที่ถูกต้องคือ 1.80
สาเหตุที่ตอบเช่นนี้:
สูตร R = P × C × D เป็นสูตรที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยงโดยทั่วไป โดย:
P แทนความน่าจะเป็นที่ความเสี่ยงจะเกิดขึ้น ยิ่งค่าสูง ยิ่งมีความเสี่ยงมาก
C แทนความรุนแรงของผลกระทบหากความเสี่ยงเกิดขึ้น ยิ่งค่าสูง ผลกระทบยิ่งรุนแรง
D แทนระยะเวลาหรือระยะทางที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง ยิ่งค่าสูง ความเสี่ยงจะยิ่งมีโอกาสเกิดขึ้นได้มากขึ้น
เมื่อนำค่าทั้งสามมาคูณกัน จะได้ค่า R ซึ่งเป็นตัวเลขที่บ่งบอกถึงระดับความเสี่ยงโดยรวม
การตีความผลลัพธ์:
ค่า R ที่ได้เท่ากับ 1.80 บ่งบอกว่าความเสี่ยงในสถานการณ์นี้ค่อนข้างสูง เนื่องจากทั้งความน่าจะเป็นและความรุนแรงของความเสี่ยงอยู่ในระดับปานกลางถึงสูง และระยะทางที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงก็มีส่วนทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น |
การประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment): เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ วิเคราะห์ และประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยมุ่งเน้นที่การหาแนวทางในการลดหรือป้องกันความเสี่ยงนั้น
การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis): เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ตัวเลขและสูตรทางคณิตศาสตร์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมและสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้
หลักการคูณความน่าจะเป็น: เมื่อเหตุการณ์สองเหตุการณ์เกิดขึ้นพร้อมกัน ความน่าจะเป็นที่ทั้งสองเหตุการณ์จะเกิดขึ้นจะเท่ากับผลคูณของความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์ |
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 |
|
การคำนวณหาค่าการสนับสนุนของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวม
แนวคิด:
การคำนวณนี้เป็นการหาสัดส่วนของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมที่มีต่อความเสี่ยงโดยรวมของเส้นทางนั้น ๆ โดยตรง ซึ่งเราสามารถทำได้โดยการคูณน้ำหนักของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม (weight) เข้ากับคะแนนความเสี่ยงเฉพาะที่ของเส้นทาง (local risk score)
สูตร:
ค่าการสนับสนุนของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม = น้ำหนักของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม × คะแนนความเสี่ยงเฉพาะที่ของเส้นทาง
การคำนวณ:
ค่าการสนับสนุนของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม = 0.061 × 0.4 = 0.0244
ดังนั้น ค่าการสนับสนุนของความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อมต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมของเส้นทางนี้คือ 0.0244
|
การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis): เป็นกระบวนการประเมินความน่าจะเป็นและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์หรือสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน โดยมักใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงการหรือกิจกรรมต่างๆ
การให้น้ำหนัก (Weighting): เป็นเทคนิคที่ใช้ในการกำหนดความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง โดยปัจจัยที่มีน้ำหนักสูงจะส่งผลต่อผลลัพธ์โดยรวมมากขึ้น
คะแนนความเสี่ยง (Risk Score): เป็นตัวเลขที่แสดงถึงระดับความเสี่ยงของเหตุการณ์หรือสถานการณ์ โดยคำนวณจากการรวมน้ำหนักของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง |
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 |
|
น้ำหนักความเสี่ยง (Risk Weight): ค่าคงที่ที่แสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของปัจจัยเสี่ยงแต่ละประเภทในระบบ
คะแนนความเสี่ยง (Risk Score): ค่าที่เปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งสะท้อนถึงระดับความเสี่ยงปัจจุบันของปัจจัยเสี่ยงนั้น
การเปลี่ยนแปลงคะแนนความเสี่ยง: คะแนนความเสี่ยงลดลงจาก 0.4 เป็น 0.35 หมายความว่าระดับความเสี่ยงของปัจจัยเสี่ยงนี้ลดลง
คำถาม: ต้องการหาว่า การลดลงของคะแนนความเสี่ยงนี้ส่งผลให้การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงโดยรวมลดลงไปเท่าใด
วิธีคิด:
คำนวณการมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงเดิม:
การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงเดิม = น้ำหนักความเสี่ยง × คะแนนความเสี่ยงเดิม
= 0.073 × 0.4 = 0.0292
คำนวณการมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงใหม่:
การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงใหม่ = น้ำหนักความเสี่ยง × คะแนนความเสี่ยงใหม่
= 0.073 × 0.35 = 0.02555
คำนวณการเปลี่ยนแปลง:
การเปลี่ยนแปลง = การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงเดิม - การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงใหม่
= 0.0292 - 0.02555 = 0.00365
คำตอบ: การเปลี่ยนแปลงในการมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงโดยรวมคือ 0.00365
ดังนั้น คำตอบที่ถูกต้องคือ 0.00365
น้ำหนักความเสี่ยง ทำหน้าที่เหมือนตัวคูณที่บอกว่าปัจจัยเสี่ยงนั้นมีความสำคัญมากน้อยแค่ไหนเมื่อเทียบกับปัจจัยเสี่ยงอื่นๆ
คะแนนความเสี่ยง เป็นตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงได้ตามสถานการณ์จริง เช่น การปรับปรุงระบบความปลอดภัย หรือการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม
การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงโดยรวม คือ สัดส่วนที่ปัจจัยเสี่ยงนั้นมีต่อความเสี่ยงทั้งหมดของระบบ
เมื่อคะแนนความเสี่ยงลดลง น้ำหนักความเสี่ยงยังคงเท่าเดิม การมีส่วนร่วมต่อความเสี่ยงโดยรวมก็จะลดลงตามไปด้วย |
การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis): เป็นกระบวนการประเมินความน่าจะเป็นและผลกระทบของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์
การจัดการความเสี่ยง (Risk Management): เป็นกระบวนการระบุ วิเคราะห์ ประเมิน และควบคุมความเสี่ยง
น้ำหนักและคะแนน: เป็นเครื่องมือพื้นฐานที่ใช้ในการวัดและเปรียบเทียบความเสี่ยง |
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 |
|
การหาผลรวมน้ำหนักความเสี่ยงในชุดที่สอง จึงนำน้ำหนักความเสี่ยงของแต่ละปัจจัยในชุดที่สองมาบวก |
การวัดความเสี่ยง (Risk Measurement): การกำหนดน้ำหนักให้กับปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยง เพื่อประเมินระดับความเสี่ยงโดยรวม
การบวก (Addition): เป็นการรวมค่าตัวเลขเข้าด้วยกัน เพื่อหาผลรวมทั้งหมด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|