Otherwise, in this study, disjuncti

Otherwise, in this study, disjunctive kriging was applied (Liu et al.,
2006). The disjunctive kriging is the principal technical tool to estimate
the probability that the true values at the target points exceed some
threshold. It is based on the assumption that the data are a realization
of a process with a second order stationary bivariate distribution. The
assumption of second order stationary means that the covariance function
exists and that the variogram is therefore bounded. It is assumed
that the concentration of a heavy metal is a realization of a randomvariable
Z(x), where x denotes the spatial coordinates in two dimensions. If
a threshold concentration Z
is defined, marking the limit of what is acceptable,
then the scale is dissected into two classes which is less and
more than Z
c
c
, respectively. The value 0 and 1 can be assigned to two
classes. A new binary variable, or indicator, is denoted by Ω[Z(x) ≥ Z
].
At the sampling points the values of Z are known, and so the values 0
and 1 can be assigned with certainty. Elsewhere, one can at best estimate
Ω[Z(x) ≥ Z
]. In fact, it is necessary to do this in such a way that
the estimate at any place x
c
approximates the conditional probability,
given the data, that Z(x) equals or exceeds Z
0
(Liu et al., 2006; Zhao et
al., 2015).
c

c

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มิฉะนั้น ในการศึกษานี้ disjunctive kriging ใช้ (Liu et al.,2006) . disjunctive kriging เป็นเครื่องมือทางเทคนิคหลักการประเมินความน่าเป็นค่าแท้จริงที่จุดเป้าหมายเกินบางขีดจำกัด ขึ้นอยู่กับสมมติฐานว่า ข้อมูลมีการรับรู้ของกระบวนการสองสั่งนิ่ง bivariate การแจก การสมมติฐานที่สองสั่งนิ่งหมายความ ว่า การทำงานแปรปรวนมีอยู่และ ที่ variogram มีขอบเขตดังนี้ จะถือว่าว่า ความเข้มข้นของโลหะหนักเป็นสำนึกของการ randomvariableZ(x) ที่ x หมายถึงพิกัดปริภูมิในสองมิติ ถ้าขีดจำกัดความเข้มข้น Zเป็นการตกลง การทำเครื่องหมายขีดจำกัดของสิ่งที่เป็นที่ยอมรับแล้วขนาดเป็น dissected เป็นชนชั้นสองซึ่งน้อย และเกินกว่า Zccตามลำดับ คุณสามารถกำหนดค่า 0 และ 1 กับ 2เรียน การแปรไบนารีใหม่ หรือตัวบ่งชี้ จะเขียนแทน ด้วย Ω[Z(x) ≥ Z].ที่จุดสุ่มค่าของ Z เป็นที่รู้จัก และเพื่อให้ค่า 0และ 1 สามารถกำหนด ด้วยความเชื่อมั่น อื่น ๆ หนึ่งสามารถประเมินที่ดีที่สุดΩ[Z(x) ≥ Z]. ในความเป็นจริง ก็จำเป็นต้องทำในลักษณะที่การประเมิน ณสถาน xcความน่าเป็นแบบมีเงื่อนไข เลสใกล้เคียงให้ข้อมูล Z(x) ที่เท่ากับ หรือเกินกว่า Z0(Liu et al. 2006 Zhao etal., 2015)cc

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มิฉะนั้นในการศึกษาครั้งนี้ kriging disjunctive ถูกนำมาใช้ (Liu et al.,
2006) kriging ลักษณะที่แยกออกเป็นเครื่องมือทางเทคนิคหลักในการประมาณการ
น่าจะเป็นที่ค่าที่แท้จริงที่จุดเป้าหมายเกินบาง
เกณฑ์ มันตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่าข้อมูลที่มีสำนึก
ของกระบวนการที่มีลำดับที่สองการจัดจำหน่ายเครื่องเขียน bivariate
สมมติฐานนิ่งลำดับที่สองหมายความว่าฟังก์ชั่นความแปรปรวนร่วม
อยู่และ variogram จะถูกจํากัดจึง มันจะสันนิษฐาน
ว่ามีความเข้มข้นของโลหะหนักเป็นสำนึกของ randomvariable
Z (x) ที่ x หมายถึงพิกัดเชิงพื้นที่ในสองมิติ ถ้า
ความเข้มข้นเกณฑ์ Z
คือนิยามเครื่องหมายขีด จำกัด ของสิ่งที่เป็นที่ยอมรับที่
แล้วโยจะผ่าเป็นสองชั้นซึ่งน้อยและ
มากขึ้นกว่า Z
C
C
ตามลำดับ ค่า 0 และ 1 สามารถกำหนดให้สอง
ชั้นเรียน ตัวแปรไบนารีใหม่หรือตัวบ่งชี้ที่จะแสดงโดยΩ [Z (x) ≥ Z
].
ที่จุดเก็บตัวอย่างค่าของ Z เป็นที่รู้จักกันและเพื่อให้ค่า 0
และ 1 จะได้รับมอบหมายด้วยความมั่นใจ อื่น ๆ หนึ่งสามารถที่ประมาณการที่ดีที่สุด
Ω [Z (x) ≥ Z
] ในความเป็นจริงมันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะทำเช่นนี้ในลักษณะที่ผู้
ประมาณการที่ใดสถานที่ x
C
ใกล้เคียงกับความน่าจะเป็นเงื่อนไข
ที่ได้รับข้อมูลที่ Z (x) เท่ากับหรือเกินกว่า Z
0
(Liu et al, 2006;. Zhao et
al., 2015).
ค

C