The multivariate statistical models

The multivariate statistical models for capturing and representing the relationships between landslide susceptibility and predisposing factors suffer from two critical shortcomings. The first is that the multivariate statistical models are data driven, and the quality of training data is critical. In the training process, landslide presence is used as positive evidence and landslide absence is used as negative evidence. The quality of landslide-presence data is controlled by the quality of field observations. Typically, the quality of the presence data is acceptable even though studies have reported drastic variation in the quality of field observations (Van Westen et al., 1993 and Carrara et al., 1995). The quality of landslide absence data is of great concern because the data are made up of locations that have been free of landslides up to the time of the analysis. Having no history of landslide events does not necessarily imply that a location is not susceptible to landslides, or that landslides will not occur in the future. The set of locations currently free of landslides could contain sites that in fact are very susceptible to them but that have not yet failed, simply because there are no triggering factors. Studies have shown that data-driven models are very sensitive to training data and that a slight change of input data can lead to significant changes in the coefficients of the derived regression/discriminant/logistic models (Kirkby et al., 1987, Carrara, 1988, Atkinson and Massari, 1998, Dai and Lee, 2001 and Dai and Lee, 2002). As a result, these models often have very limited transportability, meaning that a model developed in one area often does not work well when applied in other areas.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โมเดลทางสถิติตัวแปรพหุสำหรับการจับภาพ และแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความไวต่อแผ่นดินถล่ม และ predisposing ปัจจัยประสบจากสองข้อบกพร่องสำคัญ แรกคือ ว่า แบบจำลองทางสถิติตัวแปรพหุข้อมูลขับเคลื่อน และคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นสำคัญ ในกระบวนการฝึกอบรม ปรากฏแผ่นดินถล่มจะใช้เป็นหลักฐานในเชิงบวก และใช้เป็นหลักฐานลบถล่มทลายขาด คุณภาพของข้อมูลสถานะการออนไลน์ถล่มทลายถูกควบคุม โดยการสังเกตการณ์ของฟิลด์ โดยทั่วไป คุณภาพของข้อมูลปรากฏเป็นที่ยอมรับแม้ว่าการศึกษามีรายงานความรุนแรงผันแปรในคุณภาพของสังเกตฟิลด์ (Van Westen et al. 1993 และคาร์รารา et al. 1995) คุณภาพของข้อมูลการขาดแผ่นดินถล่มมีความกังวลเนื่องจากข้อมูลที่มีตำแหน่งที่ตั้งที่ได้รับฟรีแผ่นดินถล่มจนถึงเวลาของการวิเคราะห์ ไม่มีประวัติของเหตุการณ์แผ่นดินถล่มมีไม่จำเป็นต้องหมายว่า ตำแหน่งที่ตั้งอยู่ในแผ่นดินถล่ม หรือว่า แผ่นดินถล่มจะเกิดขึ้นในอนาคต การตั้งค่าสถานที่ฟรีในขณะนี้แผ่นดินถล่มอาจประกอบด้วยสถานที่ในความเป็นจริงมีความไวต่อพวกเขามาก แต่ที่ไม่ได้ล้ม เหลว เพียง เพราะมีปัจจัยไม่เรียก ศึกษาแสดงให้เห็นว่า แบบจำลองข้อมูลซึ่งมีความสำคัญมากที่ให้ข้อมูลการฝึกอบรม และให้การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของข้อมูลป้อนเข้าอาจทำให้ค่าสัมประสิทธิ์ของแบบจำลองถด ถอย/discriminant/โล จิสติกส์ได้รับ (เคอร์ et al. 1987 คาร์รารา 1988 พลังและแคทเธอริน 1998, Lee, 2001 และ Dai Dai และ Lee, 2002) เป็นผล รุ่นเหล่านี้มักจะมี จำกัดพา ซึ่งหมายความ ว่า รูปแบบพัฒนาในพื้นที่หนึ่งมักจะทำงานได้ดีเมื่อใช้ในพื้นที่อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โมเดลทางสถิติหลายตัวแปรสำหรับการจับและเป็นตัวแทนความสัมพันธ์ระหว่างดินถล่มอ่อนแอและปัจจัย predisposing ต้องทนทุกข์ทรมานจากสองข้อบกพร่องที่สำคัญ ที่แรกก็คือว่าแบบจำลองทางสถิติหลายตัวแปรจะมีข้อมูลของการขับเคลื่อนและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นสิ่งสำคัญ ในขั้นตอนการฝึกอบรมการปรากฏถล่มถูกนำมาใช้เป็นหลักฐานในเชิงบวกและการขาดถล่มถูกนำมาใช้เป็นหลักฐานในเชิงลบ คุณภาพของข้อมูลที่ถล่มแสดงตนจะถูกควบคุมโดยการสังเกตคุณภาพของสนาม โดยปกติแล้วคุณภาพของข้อมูลการแสดงตนเป็นที่ยอมรับแม้ว่าการศึกษาได้มีการรายงานการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงในคุณภาพของการสังเกตภาคสนาม (Van Westen, et al., 1993 และ Carrara et al., 1995) คุณภาพของข้อมูลที่ถล่มขาดเป็นกังวลมากเนื่องจากข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นจากสถานที่ที่ได้รับอิสระจากแผ่นดินถล่มถึงเวลาของการวิเคราะห์ มีประวัติของเหตุการณ์ดินถล่มไม่มีไม่จำเป็นต้องหมายความว่าสถานที่ไม่ได้เป็นความเสี่ยงที่จะถล่มหรือดินถล่มจะไม่เกิดขึ้นในอนาคต ชุดของสถานที่ในปัจจุบันเป็นอิสระจากดินถล่มอาจมีเว็บไซต์ที่ในความเป็นจริงมีความอ่อนไหวมากกับพวกเขา แต่ที่ยังไม่ได้ล้มเหลวเพียงเพราะไม่มีปัจจัยวิกฤติ มีการศึกษาแสดงให้เห็นว่ารุ่นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญมากกับข้อมูลการฝึกอบรมและการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของข้อมูลเข้าสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในค่าสัมประสิทธิ์ของมาถดถอย / จำแนก / โมเดลโลจิสติก (Kirkby et al., 1987 Carrara 1988 แอตกินสันและ Massari 1998 Dai และลี, ปี 2001 และ Dai และลี, 2002) เป็นผลให้รูปแบบเหล่านี้มักจะมี จำกัด มากพาหมายความว่ารูปแบบการพัฒนาในพื้นที่หนึ่งมักจะไม่ทำงานได้ดีเมื่อนำไปใช้ในพื้นที่อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีตัวแปรหลายตัวแบบเชิงสถิติเพื่อรวบรวมและแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเกิดดินถล่มและปัจจัยสองอย่างที่ประสบจากข้อบกพร่อง แรกคือว่า สถิติหลายตัวแปรแบบมีข้อมูลขับเคลื่อนและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมเป็นสิ่งสำคัญ ในกระบวนการฝึกอบรม มีดินถล่ม จะใช้เป็นหลักฐานทางบวกและดินถล่ม การใช้หลักฐานเชิงลบ คุณภาพของดินถล่ม การแสดงข้อมูลจะถูกควบคุมโดยคุณภาพของภาคสนาม การสังเกต โดยปกติคุณภาพของข้อมูลการแสดงตนเป็นที่ยอมรับแม้ว่าการศึกษาได้รายงานการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงในคุณภาพของข้อมูลสังเกต ( แวนตะวันตก et al . , 1993 และ Carrara et al . , 1995 ) คุณภาพของดินถล่ม การขาดข้อมูลมีความกังวลมาก เพราะข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ได้รับฟรีของแผ่นดินถล่ม ถึงเวลาของการวิเคราะห์ ไม่มีประวัติของเหตุการณ์ดินถล่ม ไม่จําเป็นต้องหมายความว่าสถานที่ไม่เสี่ยงต่อดินถล่ม หรือดินถล่ม จะไม่เกิดขึ้นอีกในอนาคต การตั้งค่าสถานที่ในขณะนี้ฟรีของแผ่นดินถล่มอาจประกอบด้วยเว็บไซต์ที่ในความเป็นจริงมีความไวต่อพวกเขา แต่ที่ยังไม่ล้ม เพียงเพราะมีไม่เรียกปัจจัย มีการศึกษาแสดงให้เห็นว่ารูปแบบ - มีความไวต่อข้อมูลการฝึกอบรมและการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของข้อมูลสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีของการถดถอยโลจิสติกแบบจำแนกได้ / / ( Kirkby et al . , 1987 , Carrara , 1988 , และคิน massari , 1998 , ได และ ลี ปี 2001 และ ได กับ ลี , 2002 ) ผลคือ โมเดลเหล่านี้มักจะมี จำกัด มาก transportability ความหมายว่า รูปแบบการพัฒนาในพื้นที่หนึ่งที่มักจะไม่ทำงานได้ดีเมื่อใช้ในพื้นที่อื่น ๆ