RESULTSIndependent variable selecti

RESULTS
Independent variable selection ITE provided suggestions for independent variable
selection which included: 1) logical relationship to site trip generation, 2) value measured directly for the survey site, 3) those used in similar trip generation land uses, and 4) confidence that the available site data were accurate. To identify logical relationships, a correlation coefficient was used. The correlation coefficient is a measure of linear association between two variables. Values of the correlation coefficient are always between -1 and +1 (Kattor et al., 2013). A correlation coefficient of +1 means that the two variables are perfectly related in a positive linear sense, a correlation coefficient of -1 means that the two variables are perfectly related in a negative linear sense, and a correlation coefficient of 0
means that there is no linear relationship between the two variables. The correlation between each of the independent variables with the dependent variable is shown in Table
2. A correlation matrix shows the correlation between each pair of variables. The diagonal of the matrix has values of 1 because a variable always has a perfect correlation with itself. The magnitude of the correlation coefficient determines the strength of the correlation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลลัพธ์แปรอิสระเลือก ITE ให้คำแนะนำสำหรับตัวแปรอิสระเลือกซึ่งรวมถึง: 1) ตรรกะความสัมพันธ์กับเว็บไซต์เดินทางรุ่น 2) ค่าที่วัดโดยตรงสำหรับสำรวจไซต์ 3) ที่ใช้ในการเดินทางคล้ายสร้างที่ดินใช้ และ 4) ความเชื่อมั่นว่า ข้อมูลพร้อมใช้งานได้ถูกต้อง การระบุความสัมพันธ์เชิงตรรกะ ใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นการวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสอง ค่าของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ระหว่าง -1 และ + 1 (Kattor et al. 2013) อยู่เสมอ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็น + 1 หมายความว่า สองตัวแปรมีความสัมพันธ์อย่างสมบูรณ์แบบในความรู้สึกเชิงบวก สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็น-1 หมายความว่า สองตัวแปรมีความสัมพันธ์อย่างสมบูรณ์แบบในความรู้สึกเชิงลบ และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็น 0หมายความ ว่า มีไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสอง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรแต่ละแสดงในตาราง2. เมทริกซ์สหสัมพันธ์แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแต่ละคู่ เส้นทแยงมุมของเมทริกซ์มีค่า 1 เนื่องจากตัวแปรมีความสัมพันธ์ที่เหมาะกับตัวเองเสมอ ขนาดของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กำหนดความแรงของความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลการ
อิสระเลือกตัวแปร
ตัวเลือกซึ่งรวมถึง ในการระบุความสัมพันธ์เชิงตรรกะค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ถูกนำมาใช้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นตัวชี้วัดของสมาคมเชิงเส้นตรงระหว่างสองตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่เสมอระหว่าง ค่าสหสัมพันธ์ของ
หมายความว่าจะมี ไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์ระหว่างกันของตัวแปรอิสระกับตัวแปรตามที่แสดงในตารางที่
2 เมทริกซ์ความสัมพันธ์แสดงความสัมพันธ์ระหว่างคู่ของแต่ละตัวแปร เส้นทแยงมุมของเมทริกซ์มีค่า ขนาดของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะเป็นตัวกำหนดความแข็งแรงของความสัมพันธ์ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์การเลือกตัวแปรอิสระ ITE ให้ข้อเสนอแนะสำหรับตัวแปรอิสระการเลือกซึ่งรวมถึง : 1 ) ตรรกะความสัมพันธ์เว็บไซต์การเดินทาง ( 2 ) วัดค่าโดยตรงสำหรับการสำรวจเว็บไซต์ , 3 ) ที่ใช้ในการเดินทางที่คล้ายกันการใช้ประโยชน์ที่ดิน และ 4 ) มั่นใจว่าข้อมูลเว็บไซต์พร้อมใช้งานได้ถูกต้อง กำหนดความสัมพันธ์ทางตรรกะ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ใช้ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นเป็นตัวชี้วัดของสมาคมระหว่างสองตัวแปร มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ระหว่าง - 1 และ + 1 ( kattor et al . , 2013 ) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ + 1 หมายความว่าตัวแปรอย่างสมบูรณ์ที่เกี่ยวข้องในความสัมพันธ์เชิงเส้นความรู้สึก สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ - 1 หมายความว่าตัวแปรอย่างสมบูรณ์ที่เกี่ยวข้องในเชิงลบเชิงความรู้สึก และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์ระหว่างกันของตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม คือ แสดง ใน ตาราง2 . สหสัมพันธ์เมทริกซ์แสดงความสัมพันธ์ระหว่างคู่ของแต่ละตัวแปร เส้นทแยงมุมของเมทริกซ์ได้ค่า 1 เพราะตัวแปรมักจะมีความสัมพันธ์ที่เหมาะสมกับตัวเอง ขนาดของสัมประสิทธิ์กำหนดความแข็งแรงของความสัมพันธ์