The quantitative approach used a K-

The quantitative approach used a K-means clustering algorithmto
group the grain yield into three clusters of high,medium,
and low grain yield. Grain yield clusters were then compared
with the management zones using areal agreement and kappa
statistics (Campbell, 2002). Areal agreement and kappa statistics
are determined in an error matrix (Campbell, 2002). Using an
error matrix, two areal classifications can be quantitatively
compared with each other by superimposing the maps (the
management zonemaps, grain yield clusters, and subjective yield
classes) and conducting a point-by-point comparison. The areal
agreement is the percentage of points compared that share a
common classification; however, areal agreement does not
provide a rigorous assessment of how well two classifications
agree. According to Campbell (2002), “a chance assignment of
pixels to classes can result in surprisingly good results as
measured by percent correct.” The kappa statistic provides a
more robustmeasure of how two classifications agree compared
with a “chance” agreement and is, therefore, a more rigorous
statistic with which to compare two classifications.
The subjective approach involved grouping the grain yield
data into three subjectively determined yield classes. Yield
classes were determined after consultation with area producers
and were as follows: low yield class ,9 Mg ha21, medium
yield class 9 to 12 Mg ha21, and high yield class .12 Mg ha21.
The yield classes reflect the region’s below-average, average,
and above-average irrigated corn grain yields, respectively.
Yield classes were compared with the management zones
using areal agreement and kappa statistics (Campbell, 2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเชิงปริมาณที่ใช้การจัดกลุ่ม K-วิธี algorithmto
กลุ่มผลผลิตข้าวออกเป็นสามกลุ่มของสูง, กลาง,
และผลผลิตต่ำ กลุ่มผลผลิตมาเปรียบเทียบกับโซนการบริหารจัดการการใช้ข้อตกลงขนหัวลุกและคัปปาสถิติ(แคมป์เบล, 2002) ข้อตกลงขนหัวลุกและสถิติคัปปาจะถูกกำหนดในข้อผิดพลาดเมทริกซ์ (แคมป์เบล, 2002) ใช้เมทริกซ์ข้อผิดพลาดการจำแนกประเภทสองขนหัวลุกสามารถเชิงปริมาณเมื่อเทียบกับแต่ละอื่นๆ โดยซ้อนแผนที่ (คนzonemaps จัดการกลุ่มผลผลิตและผลผลิตอัตนัยเรียน) และการดำเนินการเปรียบเทียบจุดโดยจุด ขนหัวลุกข้อตกลงเป็นร้อยละของคะแนนเมื่อเทียบกับที่ใช้ในการจัดหมวดหมู่ทั่วไป แต่ข้อตกลงขนหัวลุกไม่ได้ให้การประเมินที่เข้มงวดของวิธีการที่ดีการจำแนกประเภทสองเห็นด้วย ตามที่แคมป์เบล (2002), "การกำหนดโอกาสของพิกเซลในชั้นเรียนจะส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ดีน่าแปลกใจที่เป็นวัดร้อยละที่ถูกต้อง." สถิติคัปปาให้มากขึ้น robustmeasure ของวิธีการที่สองการจำแนกประเภทตกลงเมื่อเทียบกับ"โอกาส" ข้อตกลงและคือ จึงเป็นที่เข้มงวดมากขึ้นสถิติที่จะเปรียบเทียบสองจำแนกประเภท. วิธีการที่เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่มอัตนัยผลผลิตข้อมูลออกเป็นสามกำหนดจิตใจเรียนผลผลิต อัตราผลตอบแทนการเรียนได้รับการพิจารณาหลังจากการปรึกษาหารือกับผู้ผลิตในพื้นที่และมีดังนี้ระดับผลผลิตต่ำ, 9 มก ha21 กลาง. ระดับอัตราผลตอบแทน 9-12 มิลลิกรัม ha21 และระดับผลตอบแทนสูง 0.12 มิลลิกรัม ha21 เรียนผลผลิตสะท้อนให้เห็นถึงภูมิภาคต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ เฉลี่ยและสูงกว่าค่าเฉลี่ยผลผลิตข้าวโพดชลประทานตามลำดับ. เรียนผลผลิตถูกเมื่อเทียบกับโซนการบริหารจัดการการใช้ข้อตกลงขนหัวลุกและสถิติคัปปา (แคมป์เบล, 2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการเชิงปริมาณใช้ k-means การจัดกลุ่ม algorithmto
กลุ่มผลผลิตออกเป็นสามกลุ่มสูง ปานกลาง และต่ำ ผลผลิต
. กลุ่มผลผลิตแล้วเทียบ
กับการจัดการเขตการใช้ข้อตกลงเทคและสถิติ Kappa
( Campbell , 2002 ) ข้อตกลงและเพิ่มสถิติ kappa
มุ่งมั่นในข้อผิดพลาดเมทริกซ์ ( Campbell , 2002 ) ใช้
ข้อผิดพลาดเมทริกซ์สองเพิ่มหมวดหมู่สามารถใช้
เมื่อเทียบกับแต่ละอื่น ๆ โดยซ้อนแผนที่ ( การจัดการ zonemaps ผลผลิตกลุ่มและชั้นเรียนผลผลิต
อัตนัย ) และทำการเปรียบเทียบจุดโดยจุด ข้อตกลงเทค
เป็นร้อยละของคะแนนเทียบที่แบ่งปัน
หมวดหมู่ทั่วไป อย่างไรก็ตาม ข้อตกลงเพิ่มไม่ได้
ให้มีการประเมินอย่างเข้มงวดว่าสองหมวดหมู่
เห็นด้วย ตามแคมป์เบล ( 2002 ) , " โอกาสโอน
พิกเซลเพื่อเรียนสามารถส่งผลให้ผลลัพธ์ดีตื่นตาตื่นใจเป็น
วัดเปอร์เซ็นต์ที่ถูกต้อง " กัปปะสถิติให้
robustmeasure เพิ่มเติมใน 2 หมวดหมู่เห็นด้วยเทียบ
กับ " โอกาส " และข้อตกลงจึงเข้มงวดมากขึ้น
สถิติที่เปรียบเทียบสองหมวดหมู่ .
วิธีอัตวิสัยเกี่ยวข้องการจัดกลุ่มข้อมูลผลผลิตข้าวสามอย่างมุ่งมั่นผลผลิต
ในชั้นเรียน ชั้นเรียนผลผลิต
ตัดสินใจหลังจากปรึกษากับผู้ผลิตและพื้นที่
มีดังนี้ คลาส ผลผลิตต่ำ ha21 9 มิลลิกรัมต่ออาหาร
ชั้น 9 ถึง 12 ha21 มิลลิกรัม และผลผลิตสูง ha21
12 มิลลิกรัมผลผลิตเรียนสะท้อนภูมิภาคด้านล่างเฉลี่ย , เฉลี่ย ,
ขึ้นไปเฉลี่ยชลประทานผลผลิต ผลผลิตเมล็ด ข้าวโพด ตามลำดับ
เรียนเปรียบเทียบกับเขตการจัดการใช้ข้อตกลงและสถิติ kappa
กระทรวงศึกษาธิการ ( Campbell , 2002 )