A statistical model can be develope

A statistical model can be developed as a binomial logit model of two choices: convert
location i into land use type k or not. The preference Rki is assumed to be the underlying
response of this choice. However, the preference Rki cannot be observed or measured
directly and has therefore to be calculated has a probability. The function that relates
these probabilities with the biophysical and socio-economic location characteristics is
defined in a logit model following:
where Pi
is the probability of a grid cell for the occurrence of the considered land use
type on location i and the X's are the location factors. The coefficients (β) are estimated
through logistic regression using the actual land use pattern as dependent variable. This
method is similar to econometric analysis of land use change, which is very common in
deforestation studies. In econometric studies the assumed behaviour is profit
maximization, which limits the location characteristics to (agricultural) economic factors.
In the study areas is assumed that locations are devoted to the land use type with the
highest 'suitability'. 'Suitability' includes the monetary profit, but can also include cultural
and other factors that lead to deviations from (economic) rational behaviour in land
allocation. This assumption makes it possible to include a wide variety of location
characteristics or their proxies to estimate the logit function that defines the relative
probabilities for the different land use types.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

A statistical model can be developed as a binomial logit model of two choices: convertlocation i into land use type k or not. The preference Rki is assumed to be the underlyingresponse of this choice. However, the preference Rki cannot be observed or measureddirectly and has therefore to be calculated has a probability. The function that relatesthese probabilities with the biophysical and socio-economic location characteristics isdefined in a logit model following:where Piis the probability of a grid cell for the occurrence of the considered land usetype on location i and the X's are the location factors. The coefficients (β) are estimatedthrough logistic regression using the actual land use pattern as dependent variable. Thismethod is similar to econometric analysis of land use change, which is very common indeforestation studies. In econometric studies the assumed behaviour is profitmaximization, which limits the location characteristics to (agricultural) economic factors.In the study areas is assumed that locations are devoted to the land use type with thehighest 'suitability'. 'Suitability' includes the monetary profit, but can also include culturaland other factors that lead to deviations from (economic) rational behaviour in landallocation. This assumption makes it possible to include a wide variety of locationcharacteristics or their proxies to estimate the logit function that defines the relativeกิจกรรมสำหรับที่ดินต่างใช้ชนิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบจำลองทางสถิติสามารถที่จะพัฒนาเป็นรูปแบบทวินาม logit ของสองตัวเลือก: แปลง
ที่ตั้งผมเข้าไปใช้ที่ดินประเภท k หรือไม่ การตั้งค่า RKI จะถือว่าเป็นพื้นฐาน
ของการตอบสนองทางเลือกนี้ อย่างไรก็ตามการตั้งค่า RKI ไม่สามารถสังเกตหรือวัด
โดยตรงและได้จึงจะนำไปคำนวณมีความน่าจะเป็น ฟังก์ชั่นที่เกี่ยวข้อง
น่าจะเป็นเหล่านี้มีลักษณะที่ตั้งทางชีวกายภาพและทางเศรษฐกิจและสังคมมีการ
กำหนดไว้ในรูปแบบ logit ต่อไปนี้:
ที่พี่
เป็นน่าจะเป็นของมือถือของตารางสำหรับการเกิดขึ้นของการพิจารณาการใช้ประโยชน์ที่ดิน
ประเภทในสถานที่ที่ฉันและ X เป็นสถานที่ ปัจจัย ค่าสัมประสิทธิ์ (β) อยู่ที่ประมาณ
ผ่านการถดถอยโลจิสติกโดยใช้รูปแบบการใช้ประโยชน์ที่ดินที่เกิดขึ้นจริงเป็นตัวแปรตาม นี้
เป็นวิธีการที่คล้ายกับการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินซึ่งเป็นเรื่องธรรมดามากในการ
ตัดไม้ทำลายป่าการศึกษา ในการศึกษาพฤติกรรมทางเศรษฐมิติสันนิษฐานว่าเป็นผลกำไร
สูงสุดที่ จำกัด ลักษณะสถานที่ที่จะ (เกษตร) ปัจจัยทางเศรษฐกิจ.
ในพื้นที่ศึกษาจะสันนิษฐานว่าสถานที่จะอุทิศให้กับประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินที่มี
มากที่สุด 'เหมาะสม' 'เหมาะสม' รวมถึงผลกำไรที่เป็นตัวเงิน แต่ยังอาจรวมถึงวัฒนธรรม
และปัจจัยอื่น ๆ ที่นำไปสู่การเบี่ยงเบนไปจาก (เศรษฐกิจ) พฤติกรรมที่มีเหตุผลในที่ดิน
จัดสรร สมมติฐานนี้จะทำให้มันเป็นไปได้ที่จะรวมถึงความหลากหลายของสถานที่ตั้ง
ลักษณะหรือผู้รับมอบฉันทะของพวกเขาที่จะประเมินการทำงาน logit ที่กำหนดญาติ
น่าจะเป็นสำหรับการใช้ที่ดินประเภทที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจำลองทางสถิติที่สามารถพัฒนาเป็นแบบจำลองโลจิตแบบ 2 ทางเลือก สถานที่ที่ผมเข้าไปใช้ที่ดินแปลง
ประเภท K หรือไม่ ความชอบ rki สันนิษฐานได้ว่าเป็นต้นแบบ
คำตอบของทางเลือกนี้ อย่างไรก็ตาม ความชอบ rki ไม่สามารถสังเกตหรือวัดได้โดยตรงจึงต้อง
และคำนวณมีความน่าจะเป็น ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับ
ความน่าจะเป็นเหล่านี้กับทางชีวกายภาพ เศรษฐกิจและสังคม ลักษณะที่ตั้ง
นิยามใน Logit ต่อไปนี้ :

ที่ PI คือความเป็นไปได้ของตารางเซลล์สำหรับการพิจารณาประเภทของที่ดินและสถานที่ที่ผมใช้
x เป็นปัจจัยสถานที่ สัมประสิทธิ์ ( บีตา ) ประมาณ
ผ่าน Logistic Regression โดยใช้รูปแบบการใช้ที่ดินที่แท้จริง เช่น ตัวแปรตาม นี้
วิธีการคล้ายกับการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน ซึ่งจะพบบ่อยมากใน
ป่าไม้การศึกษา ในการศึกษาพฤติกรรมทางเศรษฐกิจถือว่าเป็นกำไร
( ซึ่ง จำกัด ที่ตั้ง ลักษณะ ( เกษตร ) ปัจจัยทางเศรษฐกิจ .
ในพื้นที่ศึกษาคือสันนิษฐานว่าสถานที่ทุ่มเทให้กับการใช้ที่ดินประเภทที่มีความเหมาะสมสูงสุด '
'' ความเหมาะสม ' รวมถึงกำไรทางการเงิน แต่ยังรวมถึงวัฒนธรรม
และปัจจัยอื่น ๆที่นำไปสู่การเบี่ยงเบนจาก ( เศรษฐกิจ ) เหตุผลของการจัดสรรที่ดิน

สมมติฐานนี้ทำให้มันเป็นไปได้ที่จะมีหลากหลายลักษณะที่ตั้ง
หรือผู้รับมอบฉันทะของพวกเขาเพื่อประเมินโดยใช้ฟังก์ชันที่กำหนดความน่าจะเป็นญาติ
สำหรับประเภทของการใช้ที่ดินที่แตกต่างกัน