Where Ni is the standardized value

Where Ni is the standardized value of variable i, Xi is the original data of I, and min and max are the minimum and maximum values of the original data set of i.
Binary response data ([0,1]) were assigned to the categorical variables (Table 1). Land use was recoded into a binary map as described by Hu and Lo (2007). Eleven variables(ST1-ST11), 5 variables (PM1-PM5), 4 variables (OM1-OM4), and 6 variables (LU1-LU6) were generated to distinguish 12 soil types, 6 parent material types, 5 organic content grades, and 7 land use types, respectively.
All of the explanatory variables were converted into a rester format with a 30-m resolution for the simulation. The spatial distributions of explanatory variables are shown in Fig. 3. The categorical variable maps (Fig. 3m-p) were reclassified into binary maps in ArcGIS 10.0 before the simulation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นิเป็นค่ามาตรฐานของตัวแปร Xi เป็นข้อมูลเดิมของฉัน และนาทีและสูงสุดมีค่าต่ำสุด และสูงสุดของชุดข้อมูลต้นฉบับของผม ข้อมูลการตอบสนองแบบไบนารี ([0, 1]) ถูกกำหนดให้ตัวแปรที่แน่ชัด (ตารางที่ 1) ใช้ที่ดินถูก recoded แผนไบนารีตามที่อธิบายไว้ โดย Hu และ Lo (2007) Variables(ST1-ST11) 11, 5 ตัวแปร (PM1-PM5), 4 ตัวแปร (OM1-OM4), และ 6 ตัวแปร (LU1 LU6) สร้างขึ้นเพื่อแยก 12 ชนิดดิน 6 หลักวัสดุประเภท เกรดเนื้อหาอินทรีย์ 5 และ 7 ที่ดินใช้ ชนิด ตามลำดับ ตัวแปรของเรื่องทั้งหมดถูกแปลงเป็นรูปแบบ rester ความละเอียด 30 เมตรสำหรับการจำลอง การกระจายเชิงพื้นที่ของตัวแปรที่อธิบายจะแสดงในรูปที่ 3 แผนที่ตัวแปรแน่ชัด (รูป 3m p) ถูกจัดประเภทเป็นแผนที่แบบไบนารีใน ArcGIS 10.0 ก่อนการจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ Ni เป็นค่ามาตรฐานของตัวแปร i, Xi เป็นข้อมูลเดิมของฉันและต่ำสุดและสูงสุดอยู่ที่ต่ำสุดและสูงสุดค่าของชุดข้อมูลเดิมของฉัน.
ข้อมูลการตอบสนองไบนารี ([0,1]) ได้รับมอบหมายให้ ตัวแปรเด็ดขาด (ตารางที่ 1) การใช้ที่ดินถูก recoded เป็นแผนที่ไบนารีตามที่อธิบาย Hu และทองหล่อ (2007) สิบเอ็ดตัวแปร (ST1-ST11) 5 ตัวแปร (PM1-PM5) 4 ตัวแปร (OM1-OM4) และ 6 ตัวแปร (LU1-LU6) ถูกสร้างขึ้นเพื่อแยกความแตกต่าง 12 ชนิดของดิน, 6 ผู้ปกครองประเภทวัสดุ 5 เกรดเนื้อหาอินทรีย์ และ 7 ประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินตามลำดับ.
ทั้งหมดของการอธิบายตัวแปรถูกแปลงเป็นรูปแบบ Rester ที่มีความละเอียด 30 เมตรสำหรับการจำลอง การกระจายเชิงพื้นที่ของตัวแปรอธิบายจะแสดงในรูป 3. แผนที่ตัวแปรเด็ดขาด (รูป. 3M-P) ได้ปรับให้เป็นแผนที่ไบนารีใน ArcGIS 10.0 ก่อนที่จะจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ฉันเป็นค่ามาตรฐานของตัวแปร i , Xi เป็นข้อมูลเดิม ของ ฉัน และ มิน และแม็กซ์เป็นค่าต่ำสุดและสูงสุดของข้อมูลต้นฉบับชุด .ข้อมูลการตอบสนองแบบไบนารี ( 0.1 ) ได้รับมอบหมายให้ตัวแปรเชิงกลุ่ม ( ตารางที่ 1 ) การใช้ที่ดินเป็น recoded เป็นแผนที่ฐานตามที่อธิบายไว้โดยหูและแท้จริง ( 2007 ) สิบเอ็ด ( st1-st11 ) ตัวแปร 5 ตัวแปร ( pm1-pm5 ) , ตัวแปร om1-om4 ) และ 6 ตัวแปร ( lu1-lu6 ) ถูกสร้างขึ้นเพื่อแยก 12 ชนิดดิน , ชนิดของวัสดุอินทรีย์ 5 6 หลัก เนื้อหาวิชา และการใช้ที่ดิน และ 7 ตามลำดับทั้งหมดของตัวแปรอธิบายถูกแปลงเป็นรูปแบบที่พักที่มีความละเอียด 30-m สำหรับการจำลอง การกระจายเชิงพื้นที่ของตัวแปรอธิบายจะแสดงในรูปที่ 3 แผนที่ตัวแปรอย่างแท้จริง ( รูปที่ 3m-p ) มีขนาดเป็นแผนที่ไบนารีใน ArcGIS . 10.0 ก่อนจำลอง