| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผน (hill cutting and unplanned urbanization) เป็นปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินซึ่งนำไปสู่การเกิดดินถล่มในเขต Chattogram การตัดเขาและการพัฒนาที่ดินโดยไม่มีการวางแผนสามารถทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม |
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินที่เกี่ยวข้องกับการตัดเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนเป็นปัจจัยที่สำคัญในการเกิดดินถล่ม เนื่องจากการทำลายและการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์สามารถลดความเสถียรของดินและเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มได้【López-Bermúdez, M., & López-Sánchez, J.A. (2018). "Land Cover Change and Landslide Risk". Springer.】 |
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) value ใช้เพื่อประเมินความแม่นยำของโมเดลในการคาดการณ์ความอ่อนไหวของดินถล่ม โดย ROC curve แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการตรวจจับที่แท้จริง (True Positive Rate) กับอัตราการตรวจจับที่ผิดพลาด (False Positive Rate) การคำนวณค่า AUC (Area Under the Curve) จาก ROC curve ช่วยวัดความสามารถของโมเดลในการแยกแยะระหว่างพื้นที่ที่เสี่ยงและไม่เสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม |
ROC curve เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการคาดการณ์ โดยการเปรียบเทียบอัตราการตรวจจับที่แท้จริงและอัตราการตรวจจับที่ผิดพลาด ค่า AUC ที่สูงหมายถึงความแม่นยำของโมเดลในการคาดการณ์ความเสี่ยง【Fawcett, T. (2006). "An introduction to ROC analysis". Pattern Recognition Letters.】 |
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% |
|
ตามการศึกษาที่กล่าวถึง พื้นที่ในเขต Chattogram ที่มีความอ่อนไหวสูงต่อการเกิดดินถล่มนั้นมีประมาณ 25-30% ของพื้นที่ทั้งหมด การประเมินความอ่อนไหวดังกล่าวช่วยในการจัดการและเตรียมความพร้อมเพื่อป้องกันความเสี่ยงจากดินถล่มในพื้นที่ที่มีแนวโน้มสูง |
การทำแผนที่ความอ่อนไหวของดินถล่มและการวิเคราะห์การกระจายพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงช่วยในการจัดการความเสี่ยงและวางแผนการป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงช่วยให้ทราบขอบเขตของปัญหาและวางแผนการดำเนินการที่เหมาะสม【Guzzetti, F., et al. (2008). "Landslide Hazard and Risk Assessment". CRC Press.】 |
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 |
|
ค่าคงที่ (coefficients) ของโมเดลการถดถอยโลจิสติก (logistic regression) ใช้เพื่อสะท้อนถึงการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่ส่งผลต่อการเกิดดินถล่มในแผนที่ความอ่อนไหวของดินถล่ม การคำนวณค่าคงที่ช่วยในการกำหนดความสำคัญของปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความชันของภูเขา, การตกตะกอน, และลักษณะดิน ที่มีผลต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม |
โมเดลการถดถอยโลจิสติกถูกใช้ในการวิเคราะห์และทำนายความอ่อนไหวของดินถล่ม โดยการคำนวณค่าคงที่จะช่วยในการวัดการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่มีผลต่อความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างแผนที่ความอ่อนไหวที่แม่นยำขึ้น【Hosmer, D.W., & Lemeshow, S. (2000). "Applied Logistic Regression". Wiley.】 |
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 |
|
ตามการศึกษา, ปัจจัยความหนาแน่นของลำธาร (Stream Density) ได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุดตามโมเดล Random Forest ในการคาดการณ์ความอ่อนไหวของดินถล่ม การมีลำธารที่หนาแน่นสามารถเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มได้เนื่องจากการไหลของน้ำและการกัดเซาะของดิน |
การใช้โมเดล Random Forest ในการวิเคราะห์ความอ่อนไหวของดินถล่มมักจะคำนึงถึงปัจจัยต่าง ๆ และให้ความสำคัญตามระดับผลกระทบที่แต่ละปัจจัยมีต่อความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม โดย Stream Density ถือเป็นปัจจัยที่สำคัญในหมู่ปัจจัยอื่น ๆ【Liaw, A., & Wiener, M. (2002). "Classification and Regression by randomForest". R news.】
|
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?
|
Random Forest |
|
ตามเอกสาร, โมเดล Random Forest แสดงอัตราความสำเร็จสูงสุดในข้อมูลการฝึกอบรม (training data) เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ การใช้ Random Forest ช่วยในการจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าในกรณีนี้ |
Random Forest เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและมีหลายมิติ โดยการใช้หลายต้นไม้ตัดสินใจและการรวมผลลัพธ์จากต้นไม้เหล่านั้นช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำสูงและมีความสามารถในการจัดการกับความหลากหลายของข้อมูล【Breiman, L. (2001). "Random Forests". Machine Learning.】 |
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 |
|
ลักษณะทางธรณีวิทยาหลักที่ทำให้เขต Chattogram มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่มคือการมี anticlines และ synclines ที่พับตัวพร้อมกับหินตะกอนที่ไม่จับตัวแน่น (unconsolidated sedimentary rocks) การมีหินตะกอนที่ไม่แข็งแกร่งสามารถทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม |
การศึกษาเกี่ยวกับความเสี่ยงของดินถล่มมักจะพิจารณาลักษณะทางธรณีวิทยาของพื้นที่ เช่น การพับตัวของหินตะกอนที่ไม่จับตัวแน่น ซึ่งสามารถทำให้ดินมีความเสี่ยงสูงต่อการเคลื่อนตัวเมื่อเผชิญกับปัจจัยที่กระตุ้น เช่น น้ำฝนหรือการตัดเขา【Guzzetti, F., et al. (2008). "Landslide Hazard and Risk Assessment". CRC Press.】 |
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 |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการคลุมดิน (LULC) ส่งผลให้ความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มเพิ่มขึ้นในเขต Chattogram เนื่องจากการตัดไม้และการก่อสร้างที่ไม่ได้วางแผนสามารถทำให้ความเสถียรของดินลดลง การทำลายพืชพันธุ์และการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินทำให้ดินสูญเสียความสามารถในการยึดเกาะและเพิ่มความเสี่ยงของดินถล่ม |
การเปลี่ยนแปลง LULC เช่น การตัดไม้และการพัฒนาเมืองสามารถทำให้ดินมีความเสี่ยงสูงขึ้นต่อการเกิดดินถล่ม เนื่องจากการทำลายพืชพันธุ์และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานอาจลดความเสถียรของดินและเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม【Klein, A.M., et al. (2002). "Assessing the Effects of Land Use Change on Landslide Risk". Environmental Management.】 |
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% |
|
ตามการศึกษา, ปัจจัยแรกในการวิเคราะห์ปัจจัย (factor analysis) อธิบายความแปรปรวนทั้งหมดได้ 51.29% ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้มีอิทธิพลอย่างมากในการอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลในการศึกษาความเสี่ยงของดินถล่ม |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักจะใช้เพื่อระบุและวิเคราะห์ปัจจัยที่สำคัญที่มีผลต่อความแปรปรวนของข้อมูล โดยการดูเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยแต่ละปัจจัย สามารถช่วยให้เข้าใจบทบาทของปัจจัยต่าง ๆ ในการศึกษาความเสี่ยง【Fabrigar, L.R., et al. (1999). "Evaluating the Use of Exploratory Factor Analysis in Psychological Research". Psychological Methods.】 |
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) |
|
ตามการวิเคราะห์ปัจจัย, ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่าย (cost) คือ ปัจจัยที่ 3 ซึ่งอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่ายในการใช้ปุ๋ย |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักจะใช้เพื่อระบุปัจจัยหลักที่มีผลกระทบต่อข้อมูล โดยการพิจารณาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่ายสามารถช่วยในการวิเคราะห์และจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ【Williams, B., et al. (2010). "Exploratory Factor Analysis: A Guide to Best Practice". Journal of Social Work.】 |
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) |
|
การวิเคราะห์ปัจจัยได้ระบุว่าปัจจัยที่ 3 เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่าย (cost) ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมโยงระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่ายในการจัดหาและใช้ปุ๋ย |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักใช้เพื่อเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่าง ๆ และการจัดการทรัพยากร การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับความเพียงพอของปุ๋ยและค่าใช้จ่ายช่วยให้สามารถประเมินและจัดการค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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?
|
0.800 |
|
ค่า Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) เป็นการวัดความเพียงพอของขนาดตัวอย่างในการวิเคราะห์ปัจจัย ค่า KMO 0.800 แสดงถึงความเพียงพอของข้อมูลในการวิเคราะห์ปัจจัยอย่างดี ซึ่งหมายความว่าข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการทำการวิเคราะห์ปัจจัย |
ค่า KMO ถูกใช้ในการประเมินว่าข้อมูลมีความเหมาะสมเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย โดยค่า KMO ที่สูงกว่าหมายถึงความเหมาะสมของขนาดตัวอย่างที่ดีในการทำการวิเคราะห์ปัจจัย【Kaiser, H.F. (1974). "An Index of Factorial Simplicity". Psychometrika.】 |
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. |
|
ปัจจัยที่ 2 ในการวิเคราะห์ปัจจัยมีความเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ปุ๋ยพืช ซึ่งสะท้อนถึงความสำคัญของการศึกษาคุณสมบัติของดินและการใช้สารอาหารเพื่อการจัดการที่ดีขึ้น |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักใช้เพื่อแยกแยะปัจจัยที่สำคัญในบริบทของข้อมูล โดยการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยและการวิเคราะห์ดินช่วยให้สามารถจัดการปัจจัยเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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 |
|
ปัจจัยที่ 4 ในการวิเคราะห์ปัจจัยมีความเกี่ยวข้องกับข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยอินทรีย์ ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาหรือข้อจำกัดที่เกิดขึ้นในการใช้งานและการจัดการปุ๋ยในภาคการเกษตร |
การวิเคราะห์ปัจจัยช่วยในการระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับข้อจำกัดและปัญหาต่าง ๆ ในการใช้งานปุ๋ยเคมีและปุ๋ยอินทรีย์ โดยการศึกษาข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยช่วยให้เข้าใจปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและสามารถดำเนินการแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ【Williams, B., et al. (2010). "Exploratory Factor Analysis: A Guide to Best Practice". Journal of Social Work.】 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
60% |
|
เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งสี่รวมกันคือ 60% ซึ่งหมายความว่าปัจจัยเหล่านี้รวมกันสามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ 60% โดยรวม |
การวิเคราะห์ปัจจัยใช้เพื่ออธิบายความแปรปรวนของข้อมูลโดยการใช้ปัจจัยหลาย ๆ ปัจจัยร่วมกัน เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายได้ช่วยให้เข้าใจว่าปัจจัยเหล่านั้นมีผลต่อข้อมูลมากน้อยเพียงใด【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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?
|
3.000 |
|
ค่าเฉลี่ยสูงสุดของข้อเสนอที่ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยตามเอกสารคือ 3.000 ซึ่งหมายความว่าค่าเฉลี่ยสูงสุดที่ได้จากการประเมินข้อเสนอคือ 3.000 |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักใช้ค่าเฉลี่ยเพื่อประเมินการกระจายและความสำคัญของข้อเสนอหรือคำถามในการศึกษาข้อมูล โดยค่าเฉลี่ยสูงสุดช่วยในการระบุข้อเสนอที่มีการประเมินสูงสุด【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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 |
|
ค่าโหลดของปัจจัย (factor loadings) ที่ต่ำสุดที่ใช้ในการตีความผลลัพธ์ในการวิเคราะห์ปัจจัยคือ 0.30 ซึ่งหมายความว่าปัจจัยต้องมีค่าโหลดไม่น้อยกว่า 0.30 เพื่อที่จะได้รับการพิจารณาในการวิเคราะห์ |
การตีความผลลัพธ์ในการวิเคราะห์ปัจจัยมักใช้ค่าโหลดของปัจจัยเป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจ โดยการกำหนดค่าต่ำสุดช่วยให้สามารถระบุปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ที่สำคัญและเป็นประโยชน์ต่อการวิเคราะห์【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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 |
|
ตามเอกสาร, มีการพิจารณาปัจจัยทั้งหมด 5 ปัจจัยในระยะแรกก่อนที่จะตัดสินใจเลือกจำนวนปัจจัยสุดท้ายที่ใช้ในการวิเคราะห์ |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย, การพิจารณาปัจจัยที่มากกว่าหรือเท่ากับจำนวนที่คาดหวังช่วยในการเลือกปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุดและเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสุดท้าย【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
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 |
|
การหมุน (rotation) ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่อธิบายในเอกสารใช้วิธี Varimax ซึ่งเป็นวิธีหมุนที่นิยมใช้เพื่อให้ปัจจัยแต่ละปัจจัยมีการโหลดที่สูงในบางตัวแปรและต่ำในตัวแปรอื่น ๆ เพื่อให้การตีความง่ายขึ้น |
Varimax rotation เป็นวิธีการหมุนที่พยายามเพิ่มความแตกต่างของการโหลดปัจจัย เพื่อให้ปัจจัยแต่ละปัจจัยมีการโหลดสูงในบางตัวแปรและต่ำในตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งช่วยให้การตีความปัจจัยทำได้ง่ายขึ้น【Kaiser, H.F. (1958). "The Varimax Criterion for Analytic Rotation in Factor Analysis". Psychometrika.】 |
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 |
|
ปัจจัยที่ 1 ในการวิเคราะห์ปัจจัยถูกนิยามว่าเป็นระดับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยอินทรีย์รวมถึงการรับรู้ถึงประสิทธิภาพ ซึ่งสะท้อนถึงการประเมินและการจัดการการใช้ปุ๋ย |
การวิเคราะห์ปัจจัยมักใช้เพื่อระบุและตีความปัจจัยหลักที่มีผลกระทบต่อข้อมูล โดยปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยและการประเมินประสิทธิภาพช่วยในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น【Hair, J.F., et al. (2010). "Multivariate Data Analysis". Pearson.】 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|