The graph on the left in red shows

The graph on the left in red shows the trend of AOT data and the
graph on the right in blue shows the trend of PM10 data selected for the same date and time of acquiring
by the satellite and the measurement ground station. It is observed that, the trend of the two parameters, in
this case, go together in similar direction, therefore we can have good correlation coefficient and linear
regression for this year. Similar way was applied to the dataset of matching pairs for year 2009 and 2010
and for the months of February, March and April of each year, and only February for 2011. The total
matching pairs used in this step are 140 pairs as shown in Figure 1(b). In this Figure, the total number of
matching pairs available within year 2007-2011were used to calculate the correlation coefficient and
generated linear regression equation. Here the correlation is 0.32 which is not high, due to scattered points
that are unusual observations, according to the statistical analysis which need to be investigated. Other
possible reasons related to meteorological and environmental conditions could be also the factors that
cause unusual observations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กราฟด้านซ้ายสีแดงแสดงแนวโน้มของข้อมูลของ AOT และกราฟด้านขวาสีน้ำเงินแสดงแนวโน้มของข้อมูล PM10 ที่เลือกสำหรับวันที่และเวลาของโดยดาวเทียมและสถานีภาคพื้นดินวัด มันเป็นที่สังเกตว่า แนวโน้มของสองตัวแปร ในกรณีนี้ ไปด้วยกันในทิศทางคล้ายกัน ดังนั้นเราสามารถมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ดี และเชิงเส้นถดถอยในปีนี้ ลักษณะคล้ายกับชุดข้อมูลของการจับคู่คู่ประจำปี 2552 และ 2553และ สำหรับเดือนกุมภาพันธ์ มีนาคมและเมษายนของทุกปี และกุมภาพันธ์เท่านั้นสำหรับ 2011 ผลรวมจับคู่ที่ใช้ในขั้นตอนนี้มี 140 คู่ดังแสดงในรูป 1(b) ในรูปนี้ ทั้งนี้จับคู่คู่ในปี 2007-2011were ใช้ในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และสร้างสมการถดถอยเชิงเส้น นี่ความสัมพันธ์คือ 0.32 ซึ่งไม่สูง เนื่องจากการกระจายจุดข้อสังเกตที่ผิดปกติ การวิเคราะห์ทางสถิติซึ่งต้องถูกตรวจสอบตามที่ได้ อื่น ๆสาเหตุที่เกี่ยวข้องกับอุตุนิยมวิทยา และสภาพแวดล้อมอาจจะยังปัจจัยที่ทำให้เกิดข้อสังเกตที่ผิดปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กราฟด้านซ้ายในสีแดงแสดงให้เห็นแนวโน้มของข้อมูลที่ทอทและที่
กราฟด้านขวาเป็นสีฟ้าแสดงให้เห็นแนวโน้มของข้อมูล PM10 ที่เลือกไว้สำหรับวันที่เดียวกันและเวลาของการแสวงหา
โดยดาวเทียมและสถานีภาคพื้นดินวัด มันถูกตั้งข้อสังเกตว่าแนวโน้มของทั้งสองพารามิเตอร์ใน
กรณีนี้ไปด้วยกันในทิศทางที่คล้ายกันดังนั้นเราจึงสามารถมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นที่ดีและ
การถดถอยในปีนี้ ลักษณะที่คล้ายกันถูกนำไปใช้ชุดข้อมูลของคู่จับคู่สำหรับปี 2009 และ 2010
และเดือนกุมภาพันธ์เดือนมีนาคมและเมษายนของทุกปีและมีเพียงเดือนกุมภาพันธ์ 2011 รวม
คู่จับคู่ที่ใช้ในขั้นตอนนี้มี 140 คู่ดังแสดงในรูป 1 (ข) ในรูปนี้จำนวนรวมของ
คู่จับคู่ที่มีอยู่ภายในปี 2007-2011were ใช้ในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และ
สร้างสมการถดถอยเชิงเส้น นี่คือความสัมพันธ์เป็น 0.32 ซึ่งไม่สูงเนื่องจากการกระจายจุด
ที่มีข้อสังเกตที่ผิดปกติตามการวิเคราะห์ทางสถิติที่จะต้องตรวจสอบ อื่น ๆ
เหตุผลที่เป็นไปเกี่ยวข้องกับเงื่อนไขอุตุนิยมวิทยาและสิ่งแวดล้อมอาจจะยังมีปัจจัยที่
ทำให้เกิดข้อสังเกตที่ผิดปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กราฟด้านซ้ายสีแดง แสดงให้เห็นแนวโน้มของข้อมูล และ ทอท.กราฟด้านขวาสีฟ้าแสดงให้เห็นแนวโน้มของ PM10 ข้อมูลที่เลือกสำหรับวันที่และเวลาในการรับโดยดาวเทียมและการวัดพื้นสถานี พบว่า แนวโน้มของทั้งสองพารามิเตอร์ในคดีนี้ ไปในทิศทางเดียวกัน ดังนั้น เราสามารถมีสหสัมพันธ์เชิงเส้นที่ดีถดถอยในปีนี้ วิธีที่คล้ายกันใช้กับข้อมูลการจับคู่คู่สำหรับปี 2009 และ 2010และสำหรับเดือน กุมภาพันธ์ มีนาคม และเมษายนของแต่ละปี และเฉพาะกุมภาพันธ์ 2011 รวมการจับคู่คู่ที่ใช้ในขั้นตอนนี้เป็น 140 คู่ ดังแสดงในรูปที่ 1 ( B ) ในรูปนี้ รวมจำนวนการจับคู่คู่สามารถใช้ได้ภายในปี 2007-2011were ใช้ในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และการสร้างสมการถดถอยเชิงเส้น ที่นี่มีความสัมพันธ์ 0.32 ซึ่งไม่สูง เนื่องจากการกระจายจุดที่สังเกตผิดปกติ ตามสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งต้องมีการสอบสวน อื่น ๆเหตุผลที่เป็นไปได้ที่เกี่ยวข้องกับอุตุนิยมวิทยาและสภาพแวดล้อมได้ ปัจจัยที่ว่าเพราะสังเกตผิดปกติ