| 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. |
|
การป้องกันล่วงหน้า: แผนที่ความเสี่ยงดินถล่มช่วยให้เราสามารถระบุพื้นที่เสี่ยงได้ก่อนที่จะเกิดเหตุการณ์จริง ทำให้สามารถวางแผนการป้องกันและลดความเสียหายได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การหลีกเลี่ยงการสร้างอาคารในพื้นที่เสี่ยงสูง การจัดทำระบบเตือนภัยล่วงหน้า และการเสริมสร้างความแข็งแรงให้กับโครงสร้างพื้นฐาน
การวางแผนการใช้ที่ดิน: ข้อมูลจากแผนที่ความเสี่ยงดินถล่มสามารถนำมาใช้ในการวางแผนการใช้ที่ดินอย่างเหมาะสม ลดความเสี่ยงต่อการสูญเสียทรัพย์สินและชีวิต
การจัดการภัยพิบัติ: แผนที่ความเสี่ยงดินถล่มเป็นเครื่องมือสำคัญในการวางแผนการจัดการภัยพิบัติ เช่น การเตรียมความพร้อมในการช่วยเหลือผู้ประสบภัย การอพยพประชาชน และการฟื้นฟูพื้นที่หลังเกิดเหตุการณ์ |
ธรณีวิทยา: การทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่มอาศัยความรู้ทางธรณีวิทยาในการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม เช่น ชนิดของดิน ความลาดชันของพื้นที่ และสภาพภูมิอากาศ
ภูมิสารสนเทศ: เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ (Geographic Information System: GIS) ถูกนำมาใช้ในการเก็บรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลทางภูมิศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับดินถล่ม
สถิติ: เทคนิคทางสถิติถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม และในการสร้างแบบจำลองคาดการณ์ความเสี่ยง |
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?
|
Logistic Regression |
|
ม่มีบทความอ้างอิง: ข้อความที่ถามไม่ได้ระบุแหล่งที่มาของบทความที่อ้างถึง ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบข้อมูลได้
อัลกอริทึมแต่ละตัวมีความเหมาะสมแตกต่างกัน: ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Machine Learning ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ชนิดของข้อมูล ปัญหาที่ต้องการแก้ไข และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ การกล่าวว่าอัลกอริทึมใดดีที่สุดโดยทั่วไปเป็นการสรุปที่กว้างเกินไป
ไม่มีเกณฑ์วัดความสำเร็จที่ชัดเจน: "อัตราความสำเร็จสูงสุด" อาจหมายถึงตัวชี้วัดที่แตกต่างกัน เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ความครอบคลุม (Recall), ค่า F1-score หรือตัวชี้วัดอื่นๆ ที่เหมาะสมกับปัญหาเฉพาะ |
Machine Learning: เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาอัลกอริทึมให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกเขียนโปรแกรมโดยตรง
Supervised Learning: เป็นประเภทหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้อัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (Labelled Data) เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต
Logistic Regression: เป็นอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท (Classification) โดยทั่วไปใช้สำหรับปัญหาที่มีผลลัพธ์เป็นแบบสองกลุ่ม (Binary Classification)
Decision Tree: เป็นอัลกอริทึมที่สร้างต้นไม้ตัดสินใจเพื่อจำแนกหรือทำนายค่า โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยๆ ตามคุณลักษณะต่างๆ
Random Forest: เป็นอัลกอริทึมที่สร้างต้นไม้ตัดสินใจหลายๆ ต้น แล้วนำผลลัพธ์จากต้นไม้ทั้งหมดมาทำการโหวตเพื่อหาผลลัพธ์สุดท้าย |
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?
|
63% |
|
Therefore, approximately 63% of the Chattogram district's area is susceptible to landslides but not considered highly susceptible. This implies that these areas have a lower risk of landslides compared to the designated highly susceptible zone.
Addressing Discrepancy:
There might be a discrepancy between the answer choices provided (63%, 87%, 12%, 25%, 75%) and the calculated value of 63%. It's possible that there was an error in the provided answer choices.
In conclusion, based on the given information, approximately 63% of the Chattogram district is susceptible to landslides but not categorized as highly susceptible. This area experiences a lower risk of landslides compared to the highly susceptible zone. |
Percentage calculations: We employed subtraction and percentage conversion to determine the area not highly susceptible to landslides.
I hope this explanation clarifies the concept! |
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?
|
50 |
|
We can calculate the number of landslides used for testing by multiplying the total number of analyzed landslides by the percentage used for testing (100% - training percentage).
Here's the breakdown:
Total number of analyzed landslides: 255
Training percentage: 80%
Testing percentage: 100% - 80% = 20% |
Percentage: A percentage is a dimensionless number that represents a part of a whole out of 100. In this case, the training and testing percentages represent portions of the total number of analyzed landslides.
Training and testing data: In machine learning, data is often divided into training and testing sets. The training data is used to train the model, and the testing data is used to evaluate the model's performance on unseen data. |
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 |
|
The model has a specificity of 0.95. This means that the model is good at correctly identifying negative cases 95% of the time. In other words, it has a low false positive rate of 5%. |
ใช้วิธีการคำนวณพื้นที่เปอร์เซ็นต์ โดยหารพื้นที่ทั้งหมดด้วย 100 แล้วคูณด้วยเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่ต้องการหา |
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 |
|
The calculated specificity of the logistic regression model is 0.95. This indicates that the model correctly identifies 95% of the negative cases. |
The concept of specificity is grounded in signal detection theory, which forms the foundation for evaluating the performance of binary classification models. Specificity along with sensitivity (TPR) are crucial metrics for assessing a model's efficacy in distinguishing between classes. |
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.
|
|
|
ค่า AUC ใกล้เคียง 1: ค่า AUC ที่ 0.963 นั้นถือว่าสูงมาก ใกล้เคียงกับค่าสูงสุดที่เป็นไปได้คือ 1 ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถแยกแยะตัวอย่างที่เป็น positive class ออกจาก negative class ได้อย่างแม่นยำสูง
ความหมายของ AUC: AUC (Area Under the Curve) คือพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (Receiver Operating Characteristic) ซึ่งเป็นการวัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจัดอันดับตัวอย่าง โดยที่ AUC ที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงความสามารถในการจัดอันดับตัวอย่างที่เป็น positive class ให้มีค่า score สูงกว่าตัวอย่างที่เป็น negative class ได้ดีขึ้น
การตีความค่า AUC:
AUC = 1: โมเดลสามารถแยกแยะตัวอย่างได้อย่างสมบูรณ์แบบ
AUC = 0.5: โมเดลไม่สามารถแยกแยะตัวอย่างได้ดีกว่าการเดาแบบสุ่ม
0.5 < AUC < 1: โมเดลมีความสามารถในการแยกแยะตัวอย่างได้ในระดับหนึ่ง |
ROC Curve: กราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง True Positive Rate (TPR) และ False Positive Rate (FPR) ที่ค่า threshold ต่างๆ
AUC: พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC ซึ่งเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลการจำแนกประเภท
Logistic Regression: โมเดลการจำแนกประเภทที่ใช้ในการทำนายผลลัพธ์ที่เป็น binary (สองค่า) โดยอาศัยฟังก์ชัน Logistic |
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% |
|
The training data represents 80.00% of the total landslide occurrences. This means that out of all the landslide locations, 80% of them are included in the training dataset. This is a significant portion of the data, which can be beneficial for training machine learning models to identify landslides. |
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
แสดงโค้ดที่มาของผลลัพธ์นี้
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
แสดงโค้ดที่มาของผลลัพธ์นี้
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
แสดงโค้ดที่มาของผลลัพธ์นี้
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
แสดงโค้ดที่มาของผลลัพธ์นี้
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
แสดงโค้ดที่มาของผลลัพธ์นี้
The concept used here is a basic percentage calculation. We simply divide the number of training locations by the total number of locations and multiply by 100 to express the result as a percentage. This approach is commonly used in various fields to represent parts of a whole as a percentage.
|
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% |
|
ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราความผิดพลาดและอัตราความถูกต้อง: อัตราความผิดพลาดและอัตราความถูกต้องเป็นค่าที่ตรงกันข้ามกัน เมื่ออัตราความผิดพลาดเพิ่มขึ้น อัตราความถูกต้องก็จะลดลง และในทางกลับกัน
การคำนวณ: หากโมเดลทำนายผิดพลาด 25% หมายความว่า โมเดลทำนายถูกต้อง 100% - 25% = 75%
หลักการ: หลักการนี้ใช้ได้กับทุกโมเดลที่ทำการทำนายหรือจำแนกประเภท โดยอัตราความถูกต้องจะบอกถึงสัดส่วนของการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมดเทียบกับจำนวนการทำนายทั้งหมด |
สถิติ: แนวคิดเรื่องความน่าจะเป็นและการแจกแจงความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล
Machine Learning: ในสาขา Machine Learning การวัดประสิทธิภาพของโมเดลเป็นสิ่งสำคัญมาก โดยทั่วไปจะใช้อัตราความถูกต้อง (accuracy), precision, recall, F1-score เป็นต้นในการประเมิน |
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% |
|
The success rate is calculated by dividing the number of correctly predicted data points by the total number of data points and multiplying by 100 to express the result as a percentage.
Success rate = (Number of correctly predicted data points / Total number of data points) * 100
In this case, the success rate is:
Success rate = (181 / 204) * 100 = 88.73% |
Percentage: A percentage is a dimensionless number used to represent a part of a whole as a fraction of 100. It is denoted by the symbol "%".
Success Rate: The success rate is a metric used to evaluate the performance of a model. It is calculated as the ratio of the number of successful outcomes to the total number of attempts. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
What is the primary focus of multimodal transportation systems according to the article?
|
Minimizing transportation time only. |
|
ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ หรือ Multimodal transportation หมายถึงการใช้รูปแบบการขนส่งที่หลากหลาย เช่น ทางรถไฟ ทางเรือ ทางอากาศ และทางบก ร่วมกันในการขนส่งสินค้าหรือผู้โดยสาร เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
จุดประสงค์หลัก ของระบบนี้ไม่ได้มุ่งเน้นที่การลดเวลาในการขนส่งเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการลดต้นทุน เพิ่มความยืดหยุ่นในการขนส่ง ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และเพิ่มความปลอดภัยในการขนส่งอีกด้วย
การเน้นย้ำถึงความยั่งยืน: ในปัจจุบันแนวคิดเรื่องความยั่งยืนมีความสำคัญมากขึ้น การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจึงเป็นหนึ่งในเป้าหมายหลักของระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ
การเพิ่มความปลอดภัย: การใช้ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบช่วยกระจายความเสี่ยงในการขนส่ง ทำให้การขนส่งมีความปลอดภัยมากขึ้น |
โลจิสติกส์: ศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนและการจัดการการเคลื่อนย้ายสินค้าและบริการตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง
ซัพพลายเชน: ระบบที่เกี่ยวข้องกับการผลิต การจัดจำหน่าย และการส่งมอบสินค้าและบริการ
ความยั่งยืน: แนวคิดที่มุ่งเน้นการพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการของปัจจุบันโดยไม่กระทบต่อความสามารถในการตอบสนองความต้องการของคนรุ่นหลัง
|
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. |
|
วิธีการ FAHP-DEA (Fuzzy Analytic Hierarchy Process - Data Envelopment Analysis) เป็นการผสมผสานระหว่างสองเทคนิคหลัก:
FAHP: ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยเสี่ยงต่างๆ โดยใช้การตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ (Multi-Criteria Decision Making) ซึ่งสามารถรวมความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญได้
DEA: ช่วยในการประเมินประสิทธิภาพของระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเส้นทางต่างๆ |
Fuzzy Set Theory: เป็นพื้นฐานของ FAHP ซึ่งช่วยในการจัดการกับความไม่แน่นอนและความคลุมเครือของข้อมูล
Analytic Hierarchy Process (AHP): เป็นเทคนิการจัดลำดับความสำคัญแบบหลายเกณฑ์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบตัวเลือกต่างๆ
Data Envelopment Analysis (DEA): เป็นเทคนิคการประเมินประสิทธิภาพที่ใช้ในการเปรียบเทียบหน่วยการตัดสินใจ (Decision Making Units)
โดยสรุป FAHP-DEA เป็นวิธีการที่ใช้ประโยชน์จากทั้งการประเมินเชิงคุณภาพ (FAHP) และเชิงปริมาณ (DEA) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมและแม่นยำในการวิเคราะห์ความเสี่ยงของระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ |
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 |
|
Combined weight of remaining criteria = 1 - (Weight of operational risk + Weight of security risk)
Combined weight of remaining criteria = 1 - (0.157 + 0.073)
Combined weight of remaining criteria = 0.770 |
Risk analysis: This is the process of identifying, evaluating, and prioritizing risks.
Importance weights: These are numerical values assigned to different criteria in a risk analysis model to reflect their relative importance. |
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 |
|
แทนค่า P และ C ลงในสูตร
R = 0.2 × 0.5
R = 0.1 |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น (Probability Theory): เป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่ศึกษาเกี่ยวกับการวัดโอกาสที่เหตุการณ์หนึ่งจะเกิดขึ้น โดยใช้ค่าความน่าจะเป็นซึ่งมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
ทฤษฎีการตัดสินใจ (Decision Theory): เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจภายใต้สภาวะที่มีความไม่แน่นอน โดยใช้ข้อมูลความน่าจะเป็นในการประเมินผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น
โมเดลความเสี่ยง R = P × C: เป็นโมเดลพื้นฐานที่ใช้ในการประเมินความเสี่ยง โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์เสี่ยงจะเกิดขึ้น (P) คูณกับความรุนแรงของผลกระทบหากเหตุการณ์นั้นเกิดขึ้น (C) ค่าความเสี่ยงที่ได้จะบ่งบอกถึงระดับความเสี่ยงโดยรวมของเหตุการณ์นั้น |
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 |
|
The aggregate risk score is a weighted average of the local risk scores for each criterion. It is calculated by multiplying the weight of each criterion by its corresponding local risk score and summing the products. |
The concept of weighted average is used in calculating the aggregate risk score. A weighted average assigns different weights to different values, depending on their relative importance. In the context of risk assessment, the weights represent the importance of each criterion in determining the overall risk of a route. |
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 |
|
The probability assessment (P) of 3 indicates that the event is considered moderately likely to occur. The severity assessment (C) of 3 indicates that the consequences of the event are considered moderately severe. The distance traveled by the transport segment (D) of 0.2 represents 20% of the total route distance.
By multiplying these three factors together, we get a risk assessment (R) of 1.8. This value indicates a moderate level of risk. |
The concept behind this formula is based on the idea that risk is a function of both the probability of an event occurring and the severity of the consequences of that event. This approach is widely used in various fields, including engineering, safety science, and environmental management, to assess and prioritize risks. |
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 |
|
We can calculate the contribution of environmental risk to the overall risk score by multiplying the weight for environmental risk by the local risk score for a route. |
This calculation is based on the concept of weighted linear combinations. A weighted linear combination is a mathematical operation that takes a set of numbers (in this case, the weight for environmental risk and the local risk score) and assigns a weight to each number. The weighted sum of these numbers is then calculated. In the context of risk assessment, weights are used to reflect the relative importance of different factors that contribute to the overall risk score. |
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 |
|
The overall risk score is typically calculated using a weighted average approach. This means each factor's local risk score is multiplied by its weight, and the products are summed. The formula is:
Overall Risk Score = (Weight1 * Local Risk Score1) + (Weight2 * Local Risk Score2) + ... |
A weighted average is a calculation method that considers the relative importance of each item in a group. In risk analysis, each factor's significance is reflected by its weight in the overall risk score calculation. |
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 |
|
The change in contribution to the overall risk score is 0.00365, which is calculated by multiplying the weight of the transportation mode (0.073) by the difference between the initial and reassessed risk scores (0.05). |
The concept used in this calculation is weighted average. A weighted average assigns different weights to different values, depending on their relative importance. In this case, the weight of the transportation mode reflects its significance in contributing to the overall risk score. The difference between the initial and reassessed risk scores represents the change in the level of risk associated with that mode of transportation. By multiplying these two values, we can determine the resulting change in the mode's contribution to the overall risk score. |
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?
|
0.15788 |
|
ูณน้ำหนักท้องถิ่นของแต่ละความเสี่ยงกับน้ำหนักที่เกี่ยวข้องของมัน
บวกผลลัพธ์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน |
การคำนวณน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average)
ใช้สำหรับหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล โดยให้ความสำคัญกับแต่ละข้อมูลแตกต่างกันตามน้ำหนักของมัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|