{"id":1142,"date":"2023-07-27T12:43:28","date_gmt":"2023-07-27T12:43:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-r\/"},"modified":"2023-07-27T12:43:28","modified_gmt":"2023-07-27T12:43:28","slug":"r-%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-r\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 (r-squared) \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

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\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14<\/strong> (\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e41\u0e17\u0e19 R 2<\/sup> ) \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n

\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 R2<\/sup> \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n

\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07:<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/a><\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 R-square \u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 15 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n

 #create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(hours=c(1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4, 3, 6, 5, 3),\n                 prep_exams=c(1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4, 3, 2, 4, 4),\n                 score=c(76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90, 75, 96, 90, 82))\n\n#view first six rows of data frame<\/span>\nhead(df)\n\n  hours prep_exams score\n1 1 1 76\n2 2 3 78\n3 2 3 85\n4 4 5 88\n5 2 2 72\n6 1 2 69\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27<\/a> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 #fit regression model<\/span>\nmodel <- lm(score~hours+prep_exams, data=df)\n\n#view model summary<\/span>\nsummary(model)\n\nCall:\nlm(formula = score ~ hours + prep_exams, data = df)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-7.9896 -2.5514 0.3079 3.3370 7.0352 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) 71.8078 3.5222 20.387 1.12e-10 ***\nhours 5.0247 0.8964 5.606 0.000115 ***\nprep_exams -1.2975 0.9689 -1.339 0.205339    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 4.944 on 12 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.7237, Adjusted R-squared: 0.6776 \nF-statistic: 15.71 on 2 and 12 DF, p-value: 0.0004454<\/strong><\/pre>\n
 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e25\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15) \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0.7237<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 72.37%<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2b\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 summary(model)$r.squared\n\n[1] 0.7236545<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32 R \u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 0 \u0e16\u0e36\u0e07 1 \u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d<\/span><\/p>\n
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 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e43\u0e14 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
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