(y-axis) is plotted against a measu

(y-axis) is plotted against a measure of connectivity, the Beta (B) index (x-axis); as connectivity increases, so does the Beta index. Highly developed countries like France have large connectivity indices for their railway system, while underdeveloped countries like Nigeria have low connectivity indices. In the second graph (Figure 3.19B) another measure of development, gross national product per caput (y-axis), is plotted against a measure ofnetwork shape, the T index (x-axis). Again, France with its high shape values (approximating to a circle) stands in sharp contrast to Nigeria with its elongated system. In both graphs there is a consistent relationship which is statistically significant and strongly suggests that the geometry of some route networks may be very closely allied to the general development of regional resources. Should this be so, we must slightly modify Cooley views the importance of purely on political factors: we suggest that while such factors may have a dramatic eff on individual routes, the major pattern suggests the importance of more purely economic considerations. Network analysis using graph theory has also proved useful for the analysis of the position of particular places on a route system. Using one measure of accessibility, Garrison (1960, 131-5) was able to analyse the relative pp. of 45 in the southeastern part of the United States which places accessibility were linked together by the Interstate Highway System (Figure 3.20A). The places were defined partly on urban size criteria and partly on their topological position (e.g. at the end of Atlanta turned out to be a route). the most accessible point on the network, and may be compared with St Petersburg 0, which is the least accessible of places. Part of the reason among for this contrast lies in the fact that graph theory concentrates on the property of the network, its connectivity, rather than on its dimensions. Kansky (1963) has reminded us that, from the topological point of view, the railways of Sardinia do not look like Figure 3.20B, but more like Figure 3.20c. The advantages that this more abstract model confers from the viewpoint of analysis must, of course, be weighed against the loss of other significant detail

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(แกน y) ลงจุดกับการวัดการเชื่อมต่อ ดัชนีเบต้า (B) (แกน x); เป็นการเชื่อมต่อเพิ่มขึ้น เพื่อให้ไม่ดัชนีเบต้า ประเทศพัฒนาแล้วมากเช่นฝรั่งเศสมีดัชนีขนาดใหญ่เชื่อมต่อสำหรับระบบรถไฟของพวกเขา ในขณะที่ underdeveloped ประเทศเช่นไนจีเรียมีดัชนีต่ำสุดที่เชื่อมต่อ กราฟที่สอง (รูป 3.19B) พล็อตอื่นวัดพัฒนา รวมชาติผลิตภัณฑ์ต่อ caput (แกน y), กับวัด ofnetwork รูป ดัชนี T (แกน x) อีก ฝรั่งเศสกับค่าของรูปร่างที่สูง (ความใกล้เคียงกับวงกลม) ยืนในความคมชัดคมชัดสู่ไนจีเรียกับระบบของอีลองเกต ในกราฟทั้งสอง มีความสัมพันธ์สอดคล้องกันซึ่งมีความสำคัญทางสถิติ และขอแนะนำว่า เรขาคณิตของบางเครือข่ายเส้นทางอาจจะชิดพันธมิตรเพื่อการพัฒนาทั่วไปของภูมิภาคทรัพยากร นี้ควรดังนั้น เราต้องการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย Cooley มุมมองความสำคัญของปัจจัยเพียงอย่างเดียวในทางการเมือง: เราขอแนะนำว่า ในขณะที่ปัจจัยดังกล่าวอาจมี eff ละครในแต่ละกระบวนการผลิต รูปแบบหลักการแนะนำความสำคัญของการพิจารณาเพิ่มเติมทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียว เครือข่ายการวิเคราะห์โดยใช้ทฤษฎีกราฟยังได้พิสูจน์ประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ตำแหน่งของสถานโดยเฉพาะในระบบกระบวนการผลิต ใช้วัดถึงหนึ่ง Garrison (1960, 131-5) ก็สามารถที่จะวิเคราะห์นำญาติของ 45 ในส่วนของสหรัฐอเมริกาถึงสถานที่ที่ถูกเชื่อมโยงกัน โดยระบบทางหลวงอินเตอร์สเตต (รูป 3.20A) สถานที่กำหนดไว้บางส่วน ตามเงื่อนไขขนาดเมือง และบางส่วนของตำแหน่ง topological (เช่นในตอนท้ายของแอตแลนตาให้ กระบวนการผลิต) เข้าถึงได้มากที่สุดจุดบนเครือข่าย และอาจจะเทียบกับเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก 0 ซึ่งจะเข้าถึงได้น้อยที่สุดของสถาน ส่วนหนึ่งของเหตุผลในความแตกต่างนี้อยู่ในความจริงที่ว่าทฤษฎีกราฟมุ่งเน้น ในคุณสมบัติของเครือข่าย การเชื่อมต่อ แทนมิติของ Kansky (1963) ได้เตือนเราว่า จาก topological มอง รถไฟซาร์ดิเนียไม่เหมือนรูป 3.20B แต่เหมือนรูป 3.20 c ข้อดีที่รุ่นนี้นามธรรมมากขึ้น confers จากแง่มุมของการวิเคราะห์ ต้อง แน่นอน ชั่งน้ำหนักกับการสูญเสียรายละเอียดอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(แกน y) เป็นพล็อตกับตัวชี้วัดของการเชื่อมต่อ, Beta (B) ดัชนี (แกน x); การเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้นจึงไม่ดัชนี Beta ประเทศที่พัฒนาสูงเช่นฝรั่งเศสมีดัชนีการเชื่อมต่อขนาดใหญ่สำหรับระบบรถไฟของพวกเขาในขณะที่ประเทศด้อยพัฒนาเช่นไนจีเรียมีดัชนีการเชื่อมต่อในระดับต่ำ ในกราฟที่สอง (รูป 3.19B) ตัวชี้วัดของการพัฒนาอีกผลิตภัณฑ์มวลรวมประชาชาติต่อหัว (แกน y) เป็นพล็อตกับรูปร่างวัด ofnetwork ดัชนี T (แกน x) อีกครั้ง, ฝรั่งเศสด้วยค่ารูปร่างสูง (ใกล้เคียงกับวงกลม) ยืนอยู่ในความคมชัดคมไปยังไนจีเรียกับระบบยาวของมัน ในกราฟทั้งสองมีความสัมพันธ์สอดคล้องกันซึ่งเป็นสถิติที่สำคัญและยิ่งแสดงให้เห็นว่ารูปทรงเรขาคณิตของเครือข่ายเส้นทางบางส่วนอาจจะมีมากมีลักษณะคล้ายกันอย่างใกล้ชิดกับการพัฒนาทั่วไปของทรัพยากรในระดับภูมิภาค นี้ควรจะเป็นเช่นนั้นเราต้องแก้ไขเล็กน้อยคูลลีย์มุมมองความสำคัญของการหมดจดกับปัจจัยทางการเมือง: เราขอแนะนำว่าในขณะที่ปัจจัยดังกล่าวอาจมี EFF ละครบนเส้นทางแต่ละรูปแบบที่สำคัญที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการพิจารณาทางเศรษฐกิจอย่างหมดจดมากขึ้น การวิเคราะห์เครือข่ายโดยใช้ทฤษฎีกราฟยังได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในการวิเคราะห์ตำแหน่งของสถ​​านที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบเส้นทาง การใช้มาตรการอย่างใดอย่างหนึ่งในการเข้าถึงกองพัน (1960, 131-5) ก็สามารถที่จะวิเคราะห์ได้ pp ญาติ. 45 ในส่วนทิศตะวันออกเฉียงใต้ของประเทศสหรัฐอเมริกาซึ่งเป็นสถานที่การเข้าถึงถูกเชื่อมโยงเข้าด้วยกันโดยรัฐระบบทางหลวง (รูปที่ 3.20A) สถานที่บางส่วนถูกกำหนดเกณฑ์ขนาดในเมืองและบางส่วนในตำแหน่งทอพอโลยีของพวกเขา (เช่นในตอนท้ายของแอตแลนต้าเปิดออกมาเป็นเส้นทาง) จุดที่เข้าถึงได้มากที่สุดบนเครือข่ายและอาจถูกนำมาเปรียบเทียบกับเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก 0 ซึ่งเป็นอย่างน้อยสามารถเข้าถึงสถานที่ ส่วนหนึ่งของเหตุผลในหมู่คมนี้อยู่ในความจริงที่ว่าทฤษฎีกราฟมุ่งเน้นที่สถานที่ให้บริการของเครือข่าย, การเชื่อมต่อมากกว่าขนาดของมัน Kansky (1963) ได้เตือนเราว่าจากจุดทอพอโลยีในมุมมองของการรถไฟแห่งซาร์ดิเนียดูไม่เหมือนรูป 3.20B แต่เหมือนรูป 3.20c ข้อได้เปรียบที่ว่านี้รูปแบบนามธรรมมากขึ้นฟาโรห์จากมุมมองของการวิเคราะห์จะต้องของหลักสูตรมีการชั่งน้ำหนักกับการสูญเสียของรายละเอียดที่สำคัญอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( แกน Y ) คือการงัดข้อกับวัดของการเชื่อมต่อ เบต้า ( b ) ดัชนี ( แกน X ) ; เพิ่มการเชื่อมต่อ แล้วค่าเบต้า การพัฒนาประเทศเช่นฝรั่งเศสมีดัชนีการเชื่อมต่อขนาดใหญ่สำหรับระบบรถไฟของพวกเขาในขณะที่ประเทศด้อยพัฒนาอย่างไนจีเรีย มีดัชนีการเชื่อมต่อต่ำ ในกราฟที่สอง ( รูปที่ 3.19b ) อีกหนึ่งวัดพัฒนาผลิตภัณฑ์ประชาชาติเบื้องต้นต่อศีรษะ ( แกน Y ) จะงัดข้อกับการวัดรูปร่างโครงข่าย , t ดัชนี ( แกน X ) อีกครั้ง , ฝรั่งเศสกับรูปร่างสูง ( ประมาณค่าเป็นวงกลม ) ยืนในทางตรงกันข้ามกับไนจีเรีย คมของมันทำให้ระบบทั้งในกราฟมีความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกันซึ่งมีนัยสำคัญทางสถิติ และขอแนะนำว่ารูปทรงของบางเครือข่ายเส้นทางอาจอย่างใกล้ชิดพันธมิตรเพื่อการพัฒนาทั่วไปของทรัพยากรในภูมิภาค นี้ควรเป็นอย่างนั้นเราต้องเล็กน้อยปรับเปลี่ยนมุมมอง คูลีย์ ความสำคัญของปัจจัยทางการเมืองเพียงอย่างเดียวเราขอแนะนำว่าในขณะที่ปัจจัยดังกล่าวอาจมีเอฟอย่างมากในเส้นทางแต่ละแบบแผนหลักแสดงให้เห็นความสำคัญของการพิจารณาทางเศรษฐกิจอย่างหมดจด . การวิเคราะห์เครือข่ายโดยใช้ทฤษฎีกราฟมียังพิสูจน์เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ตำแหน่งของสถานที่เฉพาะในระบบเส้นทาง การใช้มาตรการหนึ่งของการเข้าถึง , ทหาร ( 1960 , 131-5 ) สามารถวิเคราะห์ค่าสัมพัทธ์45 ในส่วนตะวันออกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา ซึ่งสถานที่ที่เข้าถึงได้เชื่อมโยงกันด้วยระบบทางหลวงอินเตอร์สเตต ( รูป 3.20a ) สถานที่ที่กำหนดโดยเกณฑ์ขนาดเมืองและบางส่วนในรูปแบบของตำแหน่ง ( เช่น ในตอนท้ายของแอตแลนต้า กลับกลายเป็นเส้นทาง ) จุดที่เข้าถึงได้มากที่สุดบนเครือข่ายและอาจจะเทียบกับเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก 0ซึ่งเป็นที่สามารถเข้าถึงได้น้อย ๆ ส่วนหนึ่งของเหตุผลสำหรับความแตกต่างระหว่างนี้อยู่ในความเป็นจริงว่า ทฤษฎีกราฟมุ่งเน้นคุณสมบัติของเครือข่ายของการเชื่อมต่อมากกว่าขนาดของมัน . kansky ( 1963 ) ได้เตือนเราว่า จากจุดรูปแบบของมุมมอง , รถไฟของอิตาลีไม่ได้มีลักษณะเหมือนรูป 3.20b แต่ชอบรูป 3.20c .ข้อดีที่เกี่ยวข้องรูปแบบนามธรรมมากขึ้นจากมุมมองของการวิเคราะห์จะต้องของหลักสูตรจะมีน้ำหนักกับการสูญเสียของรายละเอียดที่สำคัญอื่น ๆ