To the extent that measurement erro

To the extent that measurement error can be
quantified and propagated through an analysis, an
expression of decision risk is thus not very difficult to
achieve. However, the recognition of factors in MCE
as fuzzy sets implies a very different form of
uncertainty from that of measurement error. The
suitability map that results from weighted linear
combination is a clear expression of uncertainty
about the suitability of any particular piece of land
for the objective under consideration. However, as an
expression of uncertainty, it has no relationship to the
frequentist notion of probability that underlies the
treatment of decision risk in the context of
measurement error. Thus a traditional treatment of
decision risk as the probability that the decision made
will be wrong cannot be developed. Eastman (1996)
has therefore suggested that decision risk for such
cases be expressed by the concept of relative risk.
A mapping of relative risk can be very simply
achieved by rank ordering the alternatives and
dividing the result by the maximum (i.e. worst)
rank that occurs. The outcome is a proportional
ranking that can directly be interpreted as relative
risk. Then in cases where no specific area
requirement for the decision set is being sought
(e.g. the best 10 hectares), the final decision set can
be established by selecting the alternatives where
the relative risk does not exceed a specific threshold
(e.g. the best 5 per cent of the areas under
consideration). Figure 6 illustrates such a mapping
of relative risk for the result of Plate 32 along with
a mapping of the best (least risky) 10 per cent of
cases outside the wildlife reserve.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่วัดผิดพลาดได้quantified และเผยแพร่ผ่านการวิเคราะห์ การค่าของความเสี่ยงในการตัดสินใจจึงไม่ยากที่จะประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม การรู้ปัจจัย MCEเป็นชุดเอิบหมายถึงรูปแบบที่แตกต่างกันมากของความไม่แน่นอนจากการวัดผิดพลาด ที่ผลลัพธ์จากการถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นแผนที่ความเหมาะสมชุดเป็นนิพจน์ที่มีความชัดเจนของความไม่แน่นอนความเหมาะสมของชิ้นส่วนใดของแผ่นดินสำหรับวัตถุประสงค์ภายใต้การพิจารณา อย่างไรก็ตาม เป็นการค่าของความไม่แน่นอน มันไม่มีความสัมพันธ์กับการความ frequentist ความน่าเป็นที่ underliesตัดสินใจเสี่ยงในบริบทของการรักษาข้อผิดพลาดในการวัด ดังนั้นการรักษาแบบดั้งเดิมของตัดสินใจเสี่ยงเป็นความน่าเป็นที่ทำการตัดสินใจจะไม่ได้รับการพัฒนาไม่ถูกต้องได้ อีสต์แมน (1996)จึงได้แนะนำที่ตัดสินใจเสี่ยงสำหรับดังกล่าวกรณีอาจแสดง โดยแนวคิดของความเสี่ยงสัมพัทธ์การแมปความเสี่ยงสัมพัทธ์ได้อย่างมากเพียงแค่โดยลำดับการเรียงลำดับทางเลือก และหารผลลัพธ์ ด้วยค่าสูงสุด (เช่นเลวร้ายที่สุด)ตำแหน่งที่เกิดขึ้น ผลที่ได้จะเป็นสัดส่วนอันดับที่สามารถตรงตีความเป็นญาติความเสี่ยง แล้วในกรณีไม่มีบริเวณมีทั้งความต้องการสำหรับชุดการตัดสินใจสามารถตั้งตัดสินใจขั้นสุดท้าย (เช่นสุด 10 เฮกเตอร์),ได้ก่อตั้งขึ้น โดยการเลือกทางเลือกที่ความเสี่ยงสัมพัทธ์ไม่เกินขีดจำกัดที่ระบุ(เช่นดีที่สุด 5 ร้อยละของพื้นที่พิจารณา) รูปที่ 6 แสดงการแม็ปความเสี่ยงสัมพัทธ์ผล 32 แผ่นพร้อมของดีที่สุด (อย่างน้อยมีความเสี่ยง) ร้อยละ 10 ของการแม็ปกรณีอยู่นอกตัวสัตว์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีที่เกิดข้อผิดพลาดการวัดสามารถ
วัดและแพร่กระจายผ่านการวิเคราะห์,
การแสดงออกของความเสี่ยงการตัดสินใจจึงไม่ได้ยากมากที่จะ
ประสบความสำเร็จ แต่การรับรู้ของปัจจัยในการ MCE
เป็นชุดเลือนหมายถึงรูปแบบที่แตกต่างกันมากของ
ความไม่แน่นอนจากความผิดพลาดของการวัด
แผนที่ความเหมาะสมที่เกิดจากเส้นตรงถ่วงน้ำหนัก
รวมกันคือการแสดงออกที่ชัดเจนของความไม่แน่นอน
เกี่ยวกับความเหมาะสมของชิ้นส่วนใด ๆ ของที่ดิน
สำหรับวัตถุประสงค์ภายใต้การพิจารณา อย่างไรก็ตามในขณะที่
การแสดงออกของความไม่แน่นอนก็มีความสัมพันธ์กับไม่มี
ความคิด frequentist ความน่าจะเป็นที่รองรับ
การรักษาความเสี่ยงการตัดสินใจในบริบทของการ
วัดความผิดพลาด ดังนั้นการรักษาแบบดั้งเดิมของ
ความเสี่ยงการตัดสินใจเป็นน่าจะเป็นที่การตัดสินใจ
จะผิดไม่สามารถที่จะพัฒนา อีสต์แมน (1996)
ได้แนะนำว่ามีความเสี่ยงจึงตัดสินใจเช่น
กรณีที่จะแสดงออกมาด้วยแนวคิดของความเสี่ยง.
ทำแผนที่ของความเสี่ยงสามารถมากเพียง
ประสบความสำเร็จโดยการจัดอันดับการสั่งซื้อทางเลือกและ
การแบ่งผลโดยสูงสุด (เช่นที่เลวร้ายที่สุด)
อันดับที่ เกิดขึ้น ผลเป็นสัดส่วน
โดยตรงการจัดอันดับที่สามารถตีความได้ว่าญาติ
มีความเสี่ยง จากนั้นในกรณีที่ไม่มีพื้นที่เฉพาะ
ความต้องการสำหรับการตั้งค่าการตัดสินใจที่จะถูกขอ
(เช่นที่ดีที่สุด 10 เฮกตาร์) ชุดการตัดสินใจขั้นสุดท้ายสามารถ
จะจัดตั้งขึ้นโดยการเลือกทางเลือกที่
ความเสี่ยงไม่เกินเกณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง
(เช่นที่ดีที่สุด 5 ต่อ ร้อยละของพื้นที่ที่อยู่ภายใต้
การพิจารณา) รูปที่ 6 แสดงให้เห็นเช่นการทำแผนที่
ความเสี่ยงของผลการจาน 32 พร้อมกับ
การทำแผนที่ที่ดีที่สุด (น้อยเสี่ยง) ร้อยละ 10 ของ
กรณีนอกสัตว์ป่าสงวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในขอบเขตความคลาดเคลื่อนสามารถ
quantified และขยายพันธุ์ โดยวิเคราะห์เป็น
การแสดงออกของความเสี่ยงการตัดสินใจ จึงไม่ยากที่จะ
บรรลุ อย่างไรก็ตาม การรับรู้ของปัจจัยใน MCE
เป็นชุดฟัซซี่บางแตกต่างกันมากรูปแบบของความไม่แน่นอนของการวัดจาก
ข้อผิดพลาด .
แผนที่ความเหมาะสมว่าผลจากการรวมกันเชิงเส้น
ถัวคือการแสดงออกที่ชัดเจนของความไม่แน่นอน
เกี่ยวกับความเหมาะสมของใด ๆ โดยเฉพาะชิ้นส่วนของที่ดิน
สำหรับวัตถุประสงค์ภายใต้การพิจารณา อย่างไรก็ตาม ในฐานะ
การแสดงออกของความไม่แน่นอน ไม่มีความสัมพันธ์กับ
frequentist ความคิดของความน่าจะเป็นที่แผ่นอยู่
รักษาความเสี่ยงการตัดสินใจในบริบทของ
ข้อผิดพลาดในการวัด ดังนั้นการรักษาแบบดั้งเดิมของ
ความเสี่ยงการตัดสินใจเป็นโอกาสที่ตัดสินใจ
จะผิดจะถูกพัฒนาขึ้น อีสต์แมน ( 1996 ) จึงได้แนะนำว่า การตัดสินใจเสี่ยง

สำหรับกรณีดังกล่าวจะแสดงออก โดยแนวคิดของความเสี่ยงสัมพัทธ์
แผนที่ความเสี่ยงสัมพัทธ์สามารถมากเพียง
โดยอันดับการสั่งซื้อทางเลือกและ
แบ่งผลสูงสุด ( เช่นที่เลวร้ายที่สุด )
อันดับที่เกิดขึ้น ผลของการจัดอันดับสัดส่วน
ที่โดยตรงสามารถถูกตีความว่าเป็นญาติ
ความเสี่ยง แล้วในกรณีที่ไม่มีความต้องการที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตัดสินใจกำหนดพื้นที่

( เช่นการแสวงหาที่ดีที่สุด 10 ไร่ ) , การตั้งค่าการตัดสินใจขั้นสุดท้ายสามารถ
ตั้งขึ้นโดยการเลือกทางเลือกที่
ความเสี่ยงสัมพัทธ์ไม่เกินเกณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง ( เช่น
ที่ดีที่สุดร้อยละ 5 ของพื้นที่ภายใต้
พิจารณา ) รูปที่ 6 แสดงให้เห็นเช่นการทำแผนที่
ความเสี่ยงสัมพัทธ์ผลของจาน 32 พร้อมกับ
เป็นแผนที่ดีที่สุด ( อย่างน้อยก็เสี่ยง ) ร้อยละ 10 ของผู้ป่วยนอก
สัตว์ป่าสงวน .