| 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. |
|
ทำแผนที่ความอ่อนไหวต่อดินถล่ม (Landslide Susceptibility Mapping - LSM) คือการ ระบุและจัดประเภทพื้นที่ที่มีแนวโน้มจะเกิดดินถล่ม (Predicting areas at risk) ในอนาคตข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อหน่วยงานรัฐและวิศวกรในการนำไปใช้ใน มาตรการบรรเทาผลกระทบ (Mitigation Measures) เช่น การวางแผนการใช้ที่ดิน (Land-use planning) และการออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อ ลดความสูญเสียทางเศรษฐกิจ และ ภัยคุกคามต่อชีวิต |
การวิเคราะห์ความเสี่ยงภัยพิบัติ (Disaster Hazard Risk Analysis) และ การวางแผนการใช้ที่ดินอย่างยั่งยืน (Sustainable Land-use Planning) LSM เป็นการประเมินว่า "ดินถล่มจะเกิดขึ้นที่ไหน" (Where) โดยอิงจากปัจจัยทางธรณีวิทยา อุทกวิทยา และภูมิประเทศ การรู้พื้นที่เสี่ยงล่วงหน้าเป็นขั้นตอนแรกในการ ลดความเสี่ยงโดยรวม (Overall Risk Reduction) และการป้องกันการเกิดดินถล่มซ้ำ (Recurrence) |
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?
|
Random Forest |
|
ตามงานวิจัยหลายฉบับเกี่ยวกับการทำ แผนที่ความอ่อนไหวต่อดินถล่ม (Landslide Susceptibility Mapping - LSM) ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) ได้รายงานว่า RF เป็นอัลกอริทึมที่มี อัตราความแม่นยำ (Accuracy) และ พื้นที่ใต้โค้ง ROC (Area Under Curve - AUC) ในการทำนายที่ เหนือกว่า อัลกอริทึมอื่น ๆ ที่เปรียบเทียบกัน เช่น Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN) และ Naive Bayes (NB)โดย RF ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีความเสถียรสูงในการจัดการกับความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น (Non-linear Relationships) ระหว่างปัจจัยกระตุ้นดินถล่ม |
การเรียนรู้แบบรวมกลุ่ม (Ensemble Learning) และ ความเสถียรของแบบจำลอง (Model Robustness) RF เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบรวมกลุ่มที่สร้าง ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees) จำนวนมาก (Forest) โดยใช้ชุดข้อมูลย่อยที่สุ่มขึ้นมา การทำนายสุดท้ายมาจาก การโหวตส่วนใหญ่ (Majority Vote) ของต้นไม้ทั้งหมด ซึ่งช่วย ลดการเกิดภาวะจำลองเกิน (Overfitting) และเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการสรุปผล (Generalization) ได้ดีกว่าต้นไม้ตัดสินใจแบบเดี่ยว |
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% |
|
อนไหวต่อดินถล่ม (Susceptible) แต่ ไม่จัดอยู่ในกลุ่มอ่อนไหวสูง (Not Highly Susceptible) โดยใช้สูตร:พื้นที่อ่อนไหวทั้งหมด: 75% พื้นที่อ่อนไหวสูง: พื้นที่ที่อ่อนไหวแต่ไม่อ่อนไหวสูง: 75% - 12% = 63%หมายเหตุ: พื้นที่ที่ 'ไม่อ่อนไหวสูง' ทั้งหมดคือ 100% - 12% = 88% แต่โจทย์ต้องการพื้นที่ที่เป็นส่วนหนึ่งของเขต 'อ่อนไหว' (75%) เท่านั้น |
การจัดประเภทความเสี่ยง (Risk Classification) และ การวิเคราะห์พื้นที่ครอบคลุม (Area Coverage Analysis) ในการทำแผนที่ความอ่อนไหวต่อดินถล่ม (Landslide Susceptibility Mapping - LSM) พื้นที่ทั้งหมดจะถูกแบ่งออกเป็นหลายระดับความเสี่ยง (เช่น ต่ำ, ปานกลาง, สูง, สูงมาก) การคำนวณนี้แสดงถึงการหา ส่วนต่าง (Difference) ระหว่างพื้นที่ที่มีการจำแนกความเสี่ยงรวมกับพื้นที่เสี่ยงสูงสุด เพื่อช่วยให้หน่วยงานวางแผนสามารถจัดสรรทรัพยากรสำหรับการบรรเทาภัยพิบัติในพื้นที่เสี่ยงปานกลางได้อย่างเหมาะสม |
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 |
|
จำนวนเหตุการณ์ดินถล่มที่ใช้สำหรับการทดสอบ (Testing Instances) โดยใช้หลักการแบ่งชุดข้อมูล (Data Split) ในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งกำหนดให้ 80% ใช้สำหรับการฝึก (Training) และส่วนที่เหลือ (20%) ใช้สำหรับการทดสอบ:จำนวนเหตุการณ์ดินถล่มที่ใช้สำหรับการทดสอบ (Testing Instances) โดยใช้หลักการแบ่งชุดข้อมูล (Data Split) ในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งกำหนดให้ 80% ใช้สำหรับการฝึก (Training) และส่วนที่เหลือ (20%) ใช้สำหรับการทดสอบ: 100%-80% = 20%
คำนวณจำนวนเหตุการณ์ดินถล่มที่ใช้สำหรับการทดสอบ:255 เหตุการณ์ 20% = 255 *0.20 = 51 เหตุการณ์ |
การตรวจสอบความถูกต้องข้ามชุดข้อมูล (Cross-validation) และ การแบ่งชุดข้อมูล (Data Splitting) ในการเรียนรู้ของเครื่อง การแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนฝึก (Training Set) และส่วนทดสอบ (Testing Set) เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการประเมิน ประสิทธิภาพและความสามารถในการสรุปผล (Generalization Capability) ของแบบจำลอง โดยส่วนทดสอบจะทำหน้าที่เป็นข้อมูลที่ไม่เคยถูกใช้ในการฝึกฝน ซึ่งช่วยป้องกันการเกิด ภาวะจำลองเกิน (Overfitting) |
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 |
|
คำตอบมาจากการคำนวณ พื้นที่ของเขตอ่อนไหวสูงมาก (Very High Susceptible Zone) โดยใช้สูตรการคำนวณร้อยละของพื้นที่รวม:
พื้นที่รวมของเขต Chattogram: 7000km^2
ร้อยละที่อ่อนไหวสูงมาก 9%
คำนวนพื้นที่7000km^2*9%=7000*0.09 = 630km^2 |
การวิเคราะห์พื้นที่ครอบคลุม (Area Coverage Analysis) และ การจำแนกความเสี่ยง (Risk Classification) ในการทำแผนที่ความอ่อนไหวต่อดินถล่ม (Landslide Susceptibility Mapping - LSM) การคำนวณนี้ช่วยให้หน่วยงานวางแผนสามารถเปลี่ยนการจำแนกความเสี่ยงที่เป็น ร้อยละ ไปเป็น ขนาดพื้นที่จริง (km^2) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการ ประเมินความเสียหาย และ การจัดสรรทรัพยากร เพื่อดำเนินการบรรเทาภัยพิบัติอย่างมีประสิทธิภาพ |
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 |
|
ใช้ความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่าง ความจำเพาะ (Specificity) และ อัตราผลบวกลวง (False Positive Rate - FPR)
Specificity = 1 - FPR กำหนดค่า FPR:FPR = 0.05 คำนวณ Specificity : Specificity = 1 - 0.05 = 0.95
ค่า TPR (Sensitivity) ที่ 0.95 เป็นข้อมูลที่ให้มา แต่ไม่ได้ใช้ในการคำนวณหา Specificity |
การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง (Model Performance Evaluation) และ เมทริกซ์ความสับสน (Confusion Matrix) ความจำเพาะ (Specificity) คือความสามารถของแบบจำลองในการ ทำนายอย่างถูกต้อง ว่ากรณีที่เป็น ลบจริง (True Negatives) มีจำนวนเท่าใด (ความถูกต้องในการระบุว่าไม่มีดินถล่ม) ในขณะที่ FPR คืออัตราที่แบบจำลองทำนายว่าไม่มีดินถล่ม ผิดพลาด (ทำนายว่าเป็นบวกเมื่อจริง ๆ เป็นลบ) ทั้งสองค่ามีความสัมพันธ์กันโดยตรง |
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 |
|
Area Under the ROC Curve (AUC) เป็นค่าที่ใช้วัดประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภท (Classification Model) โดยทั่วไป ค่า AUC ที่ มากกว่า 0.90 ถือว่าแบบจำลองมี ความสามารถในการทำนายที่ยอดเยี่ยม (Excellent Discrimination)ค่า AUC = 0.963 หมายความว่าหากสุ่มเลือกตัวอย่างที่มีดินถล่ม (Positive) และตัวอย่างที่ไม่มีดินถล่ม (Negative) แบบจำลองมีความสามารถ 96.3% ในการจัดลำดับตัวอย่างที่เป็นบวกให้มีคะแนนสูงกว่าตัวอย่างที่เป็นลบอย่างถูกต้อง |
การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง (Model Performance Evaluation) และ โค้งคุณลักษณะการทำงานของผู้รับ (Receiver Operating Characteristic - ROC Curve) ค่า AUC วัดความสามารถของแบบจำลองในการ แยกแยะ (Discriminate) ระหว่างสองกลุ่ม (Positive และ Negative) ได้ดีเพียงใด ค่า AUC เข้าใกล้ 1 หมายถึงแบบจำลองทำนายได้เกือบสมบูรณ์แบบ ในขณะที่ AUC ใกล้ 0.5 หมายถึงแบบจำลองนั้นไม่ดีไปกว่าการคาดเดาแบบสุ่ม |
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% |
|
ร้อยละของชุดข้อมูลฝึก (Training Dataset) เทียบกับจำนวน เหตุการณ์ดินถล่มรวมทั้งหมด (Total Landslide Occurrences) โดยใช้สูตร:Percentage = (Training Locations / Total Locations) * 100
กำหนดค่า: Training Locations = 204 และ Total Locations = 255
คำนวณร้อยละ: Percentage = 204/255*100 = 0.8 * 100 = 80% |
การแบ่งชุดข้อมูล (Data Splitting) ในการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งชุดข้อมูลรวมจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนใหญ่สำหรับ การฝึก (Training) (ในที่นี้คือ 80%) และส่วนน้อยสำหรับ การทดสอบ (Testing) (ในที่นี้คือ 20%) อัตราส่วน 80:20 เป็นอัตราส่วนที่ใช้กันทั่วไปเพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองได้รับการฝึกฝนอย่างดีพอสมควร ขณะที่ยังมีข้อมูลเพียงพอสำหรับการประเมินประสิทธิภาพที่เที่ยงตรง |
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% |
|
อัตราความแม่นยำ (Accuracy Rate) และ อัตราความผิดพลาด (Error Rate) ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง: Accuracy Rate = 1 - Error Rate กำหนดค่าอัตราความผิดพลาด (Error Rate): 25% (หรือ 0.25)
คำนวณอัตราความแม่นยำ (Accuracy Rate): 1 - 0.25 = 0.75 (หรือ75%) |
การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง (Model Performance Evaluation) และ ความถูกต้องของแบบจำลอง (Model Accuracy) อัตราความแม่นยำคือสัดส่วนของการทำนายที่ ถูกต้อง ทั้งหมด เมื่อเทียบกับการทำนายทั้งหมด ในขณะที่อัตราความผิดพลาดคือสัดส่วนของการทำนายที่ ไม่ถูกต้อง ทั้งหมด ทั้งสองค่าเป็นส่วนเติมเต็มซึ่งกันและกันเสมอ โดยผลรวมของทั้งสองค่าต้องเท่ากับ 100% หรือ 1.0 |
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% |
|
คำตอบสั้น สาเหตุในการตอบ / ขยายความ ทฤษฎีหลักคิด / อ้างอิงในคำตอบ Success Rate = (Correct Prediction /Total Data Points) * 100
กำหนดค่า: Correct Predictions = 181 และ Total Data Points = 204
คำนวณอัตราความสำเร็จ: Success Rate =181/204 * 100 ประมาณ 0.88725 *100 = 88.73% |
ความแม่นยำของแบบจำลอง (Model Accuracy) ซึ่งเป็นมาตรวัดพื้นฐานที่สุดในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภท (Classification Model) ความแม่นยำจะบอกว่าแบบจำลองสามารถ ทำนายผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง เมื่อเทียบกับชุดข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ในการฝึก (Training) ได้มากน้อยเพียงใด |
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. |
|
วัตถุประสงค์หลักของการใช้ การขนส่งแบบหลายรูปแบบ (Multimodal Transportation) ในการวิจัยสมัยใหม่คือการปรับปรุง ประสิทธิภาพโดยรวม ของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) ให้มีความ ยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม (Environmental Sustainability) และ ปลอดภัย (Safety) มากขึ้น โดยจะเน้นการ ลดการปล่อย CO2 และมลพิษอื่น ๆ ผ่านการเลือกใช้รูปแบบการขนส่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละช่วงของเส้นทาง (เช่น ใช้รถไฟหรือเรือแทนรถบรรทุกสำหรับระยะทางไกล) ควบคู่ไปกับการลดความเสี่ยงและการส่งมอบที่ตรงเวลา |
โลจิสติกส์สีเขียว (Green Logistics) และ การบริหารจัดการความเสี่ยงด้านโลจิสติกส์ (Logistics Risk Management) การขนส่งแบบ Multimodal ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืน โดยการลดปริมาณการขนส่งทางถนน (Road Transport) ซึ่งเป็นรูปแบบที่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมสูงที่สุด ขณะเดียวกันก็ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis) เพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยของสินค้าและผู้ปฏิบัติงาน |
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. |
|
คำตอบเลือกข้อนี้ เนื่องจาก FAHP-DEA Method เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งรวมเอาFAHP: ใช้ในการจัดการกับ ความไม่แน่นอน (Uncertainty) และความกำกวมของข้อมูล (Fuzzy data) ที่ได้จากการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อ จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง (Risk Prioritization) ได้อย่างแม่นยำ
DEA: ใช้ในการ ประเมินประสิทธิภาพ (Efficiency) ของทางเลือกเส้นทางต่าง ๆ เพื่อหา เส้นทางที่เหมาะสมที่สุด (Optimization of Routes) ภายใต้ชุดความเสี่ยงที่กำหนด
การรวมกันของสองวิธีนี้จึงให้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งและเป็นเชิงปริมาณสูง |
การตัดสินใจหลายเกณฑ์ภายใต้ความไม่แน่นอน (Multi-Criteria Decision Making under Uncertainty) และ การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเชิงปฏิบัติการ (Operations Efficiency Analysis) FAHP จัดการกับความไม่แน่นอนของมนุษย์ ส่วน DEA จัดการกับประสิทธิภาพเชิงเทคนิคของการปฏิบัติการ การใช้เทคนิคคู่ (Hybrid Technique) นี้ช่วยให้การตัดสินใจมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำไปปฏิบัติได้จริงในสภาพแวดล้อมโลจิสติกส์ที่มีความผันผวนสูง |
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 |
|
คำนวณ น้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือ โดยใช้หลักการที่ว่า ผลรวมของน้ำหนักความสำคัญทั้งหมดต้องเท่ากับ 1 (หรือ 100%)รวมน้ำหนักของเกณฑ์ที่ทราบ: Operational Risk + Security Risk = 0.157 + 0.073 = 0.230 คำนวณน้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือ: Total Weight - Known Weights = 1.000 - 0.230 = 0.770 |
การกำหนดน้ำหนักความสำคัญ (Weight Determination) ในแบบจำลองการตัดสินใจหลายเกณฑ์ (Multi-Criteria Decision Making - MCDM) เช่น AHP หลักการความเป็นหนึ่งเดียว (Unity Principle) กำหนดว่าเมื่อมีการกำหนดน้ำหนักความสำคัญให้กับทุกเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องในแบบจำลอง ผลรวมของน้ำหนักเหล่านั้นจะต้องเท่ากับ 1 เสมอ การคำนวณนี้เป็นพื้นฐานในการรับประกัน ความสมดุลและความสมบูรณ์ ของแบบจำลองก่อนนำไปวิเคราะห์ |
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 |
|
คำนวณ ระดับความเสี่ยง (R) โดยใช้สูตรพื้นฐานในการบริหารความเสี่ยง: R = P * C กำหนดค่า: P (ความน่าจะเป็นของอุบัติเหตุ) = 0.2 และ C (ความรุนแรงของผลที่ตามมา) = 0.5 คำนวณระดับความเสี่ยง R = 0.2 * 0.5 = 0.1 |
การประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ (Quantitative Risk Assessment) ในการบริหารจัดการโลจิสติกส์การประเมินความเสี่ยงเป็นการหาค่าผลคูณระหว่าง ความน่าจะเป็น (Probability - P) ของการเกิดเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ กับ ความรุนแรงของผลกระทบ (Consequence - C) หากเหตุการณ์นั้นเกิดขึ้นจริง ค่า R ที่ได้จะใช้เป็นเกณฑ์ในการ จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง (Risk Prioritization) ในแต่ละเส้นทางขนส่ง เพื่อดำเนินการลดความเสี่ยงที่เหมาะสม |
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.
|
0.438 |
|
คำนวณ คะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score) โดยใช้สูตรการ ถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation) ซึ่งเป็นการนำน้ำหนักความสำคัญของแต่ละเกณฑ์ (W) มาคูณกับคะแนนความเสี่ยงเฉพาะที่ (R) แล้วนำผลคูณทั้งหมดมารวมกัน: Aggregate Risk Score = sum i=1^{n} (Wi * Ri)
คำนวณผลคูณแต่ละเกณฑ์:0.321 * 0.5 = 0.1605 , 0.388 * 0.6 = 0.2328 , 0.157 * 0.4 = 0.0628 , 0.073 * 0.3 = 0.0219 , 0.061 * 0.2 = 0.0122
รวมผลลัพธ์ทั้งหมด: 0.1605 + 0.2328 + 0.0628 + 0.0219 + 0.0122 = 0.4902 |
การตัดสินใจหลายเกณฑ์ (Multi-Criteria Decision Making - MCDM) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ รูปแบบการถ่วงน้ำหนักรวมแบบง่าย (Simple Additive Weighting - SAW) ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านโลจิสติกส์ การคำนวณนี้ช่วยในการรวมผลกระทบของความเสี่ยงหลายด้านเข้าเป็น คะแนนเดี่ยว (Single Score) ซึ่งใช้ในการจัดลำดับเส้นทางขนส่งที่เหมาะสมที่สุด (Optimal Ranking) โดยพิจารณาความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละเกณฑ์ |
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?
|
0.18 |
|
คำนวณ การประเมินความเสี่ยง (R) โดยใช้สูตรที่ปรับปรุงแล้วซึ่งรวมปัจจัยด้านระยะทาง (D) เข้าไปด้วย: R = P *C * D กำหนดค่า: P (ความน่าจะเป็น/อันดับ) = 3 C(ความรุนแรง/อันดับ)= 3 D (สัดส่วนระยะทาง) = 20% = 0.20คำนวณการประเมินความเสี่ยง (R): R = 3 * 3 * 0.20 = 9 * 0.20 = 1.80 |
การประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ (Quantitative Risk Assessment) ในการบริหารจัดการโลจิสติกส์ สูตร R = P*C*D เป็นการปรับปรุงจากสูตรพื้นฐาน (R = P*C) เพื่อรวม ผลกระทบของระยะทางหรือสัดส่วนของเส้นทาง (D) เข้าไปในการคำนวณด้วย ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการประเมินความเสี่ยงของ แต่ละส่วน (Segment) ในเส้นทางการขนส่งแบบหลายรูปแบบ (Multimodal Transportation) |
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 |
|
คำนวณ ส่วนสนับสนุนความเสี่ยง (Contribution to Overall Risk Score) โดยใช้สูตรการ ถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation): Contribution = Weight * Local Risk Score กำหนดค่า: Weight = 0.061 และ Local Risk Score = 0.4 คำนวณส่วนสนับสนุน: Contribution = 0.061 * 0.4 = 0.0244} |
การถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation) และ การวิเคราะห์การมีส่วนร่วม (Contribution Analysis) ในแบบจำลองการตัดสินใจหลายเกณฑ์ (MCDM) ส่วนสนับสนุนความเสี่ยง ที่คำนวณได้แสดงให้เห็นว่าเกณฑ์ด้าน ความเสี่ยงต่อสิ่งแวดล้อม มีผลกระทบต่อ คะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score) ของเส้นทางการขนส่งมากน้อยเพียงใด ซึ่งช่วยให้ผู้บริหารโลจิสติกส์สามารถระบุเกณฑ์ที่มีความสำคัญสูงต่อความเสี่ยงโดยรวม |
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.
|
0.080 |
|
คำนวณ ส่วนสนับสนุนความเสี่ยง (Contribution) ของ Infrastructure Risk ที่เปลี่ยนไป หลังจาก การเปลี่ยนแปลงน้ำหนัก:กำหนดค่าใหม่: New Weight (Wnew) = 0.400 และ Local Risk Score (R) = 0.2 คำนวณส่วนสนับสนุนใหม่: Contributionnew =Wnew R = 0.400 * 0.2 = 0.080 |
การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity Analysis) และ การถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation) แม้ว่าการวิเคราะห์ความไวโดยสมบูรณ์จะรวมถึงการปรับน้ำหนักของเกณฑ์อื่น ๆ ด้วยเพื่อให้ผลรวมของน้ำหนักทั้งหมดเท่ากับ 1 แต่การคำนวณนี้เน้นเฉพาะ ผลกระทบโดยตรง ที่เกิดขึ้นกับส่วนสนับสนุนความเสี่ยงของเกณฑ์ที่เปลี่ยนแปลงไป เพื่อแสดงให้เห็นว่าการให้น้ำหนักความสำคัญที่สูงขึ้นส่งผลต่อการประเมินความเสี่ยงของเกณฑ์นั้นอย่างไร |
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 |
|
คำตอบมาจากการคำนวณ การเปลี่ยนแปลงในส่วนสนับสนุนความเสี่ยง ($\Delta \text{Contribution}$) โดยใช้สูตร: $\mathbf{\Delta \text{Contribution} = \text{Weight} \times (\text{Risk Score}_{\text{new}} - \text{Risk Scoreold)กำหนดค่า: Weight = 0.073 , {Risk Scoreold = 0.4 , Risk Scorenew = 0.35 คำนวณการเปลี่ยนแปลงในส่วนสนับสนุน: การเปลี่ยนแปลงของContribution = 0.073 * (0.35 - 0.4) Contribution = 0.073 \times (-0.05) การเปลี่ยนแปลงของContribution = -0.00365 ขนาดของการเปลี่ยนแปลงคือ 0.00365 (เป็นการลดลง) |
การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity Analysis) และ การถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation) การคำนวณนี้แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยใน คะแนนความเสี่ยงเฉพาะที่ (Local Risk Score) จะส่งผลกระทบต่อ คะแนนความเสี่ยงรวม (Overall Risk Score) อย่างไร การที่น้ำหนักความเสี่ยง (0.073) ยังคงที่ ทำให้ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงคะแนน (0.05) สามารถคำนวณได้อย่างตรงไปตรงมา โดยใช้หลักการของการถ่วงน้ำหนัก |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
If the local weights of freight-damage risk, infrastructure risk, and operational risk are 0.1, 0.2, and 0.15 respectively, what is their total contribution to the risk score if their respective weights are 0.321, 0.388, and 0.157?
|
0.15788 |
|
Total Contribution = sum (Weighti * Local Risk Scorei) คำนวณผลคูณแต่ละเกณฑ์:Freight Damage: 0.321 \times 0.1 = 0.03210$Infrastructure Risk: 0.388 \times 0.2 = 0.07760 Operational Risk: 0.157 * 0.15 = 0.02355 รวมผลลัพธ์ทั้งหมด: 0.03210 + 0.07760 + 0.02355 = 0.13325 |
การถ่วงน้ำหนักรวม (Weighted Summation) และ การวิเคราะห์การมีส่วนร่วม (Contribution Analysis) ในแบบจำลองการตัดสินใจหลายเกณฑ์ (MCDM) ส่วนสนับสนุนความเสี่ยงรวม ที่คำนวณได้แสดงให้เห็นว่าเกณฑ์ทั้งสามด้านมีผลกระทบต่อ คะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score) ของเส้นทางการขนส่งมากน้อยเพียงใด ซึ่งช่วยให้ผู้บริหารโลจิสติกส์สามารถระบุเกณฑ์ที่มีความสำคัญสูงต่อความเสี่ยงโดยรวม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|