{"id":1246,"date":"2023-07-27T03:48:40","date_gmt":"2023-07-27T03:48:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%a3%e0%b8%b5%e0%b8%a2%e0%b8%99\/"},"modified":"2023-07-27T03:48:40","modified_gmt":"2023-07-27T03:48:40","slug":"%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%a3%e0%b8%b5%e0%b8%a2%e0%b8%99","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b9%80%e0%b8%a3%e0%b8%b5%e0%b8%a2%e0%b8%99\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

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\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13<\/span><\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15<\/a> \u0e43\u0e14\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 3 \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e28\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e14\u0e46 \u0e43\u0e19 R \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 studres()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 MASS \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n

\u0e2a\u0e15\u0e31\u0e4a\u0e14 (\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19)<\/strong><\/span><\/p>\n

\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 model<\/em> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e14\u0e46<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/a> \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 mtcars<\/em> \u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27:<\/span><\/p>\n

 #build simple linear regression model<\/span>\nmodel <- lm(mpg ~ disp, data=mtcars)\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 studres()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 MASS \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (MASS)<\/span>\n\n#calculate studentized residuals<\/span>\nstud_resids <- studres(model)\n\n#view first three studentized residuals<\/span>\nhead(stud_resids, 3)\n\n    Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 \n   -0.6236250 -0.6236250 -0.7405315 \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07:<\/span> <\/p>\n
 #plot predictor variable vs. studentized residuals\n<\/span>plot(mtcars$disp, stud_resids, ylab=' Studentized Residuals<\/span> ', xlab=' Displacement<\/span> ') \n\n#add horizontal line at 0\n<\/span>abline(0, 0)<\/strong> <\/pre>\n
\"\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 3 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23:<\/span><\/p>\n
 #add studentized residuals to orignal dataset\n<\/span>final_data <- cbind<\/span> (mtcars[c(' mpg<\/span> ', ' disp<\/span> ')], stud_resids)\n\n#view final dataset\n<\/span>head(final_data)\n\n                   mpg disp stud_resids\nMazda RX4 21.0 160 -0.6236250\nMazda RX4 Wag 21.0 160 -0.6236250\nDatsun 710 22.8 108 -0.7405315\nHornet 4 Drive 21.4 258 0.7556078\nHornet Sportabout 18.7 360 1.2658336\nValiant 18.1 225 -0.6896297<\/strong><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e44\u0e1b\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e14\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14:<\/span><\/p>\n
 #sort studentized residuals descending\n<\/span>final_data[ order<\/span> (-stud_resids),]\n\n                     mpg disp stud_resids\nToyota Corolla 33.9 71.1 2.52397102\nPontiac Firebird 19.2 400.0 2.06825391\nFiat 128 32.4 78.7 2.03684699\nLotus Europa 30.4 95.1 1.53905536\nHonda Civic 30.4 75.7 1.27099586\nHornet Sportabout 18.7 360.0 1.26583364\nChrysler Imperial 14.7 440.0 1.06486066\nHornet 4 Drive 21.4 258.0 0.75560776\nPorsche 914-2 26.0 120.3 0.42424678\nFiat X1-9 27.3 79.0 0.30183728\nMerc 240D 24.4 146.7 0.26235893\nFord Pantera L 15.8 351.0 0.20825609\nCadillac Fleetwood 10.4 472.0 0.08338531\nLincoln Continental 10.4 460.0 -0.07863385\nDuster 360 14.3 360.0 -0.14476167\nMerc 450SL 17.3 275.8 -0.28759769\nDodge Challenger 15.5 318.0 -0.30826585\nMerc 230 22.8 140.8 -0.30945955\nMerc 450SE 16.4 275.8 -0.56742476\nAMC Javelin 15.2 304.0 -0.58138205\nCamaro Z28 13.3 350.0 -0.58848471\nMazda RX4 Wag 21.0 160.0 -0.62362497\nMazda RX4 21.0 160.0 -0.62362497\nMaserati Bora 15.0 301.0 -0.68315010\nValiant 18.1 225.0 -0.68962974\nDatsun 710 22.8 108.0 -0.74053152\nMerc 450SLC 15.2 275.8 -0.94814699\nToyota Corona 21.5 120.1 -0.99751166\nVolvo 142E 21.4 121.0 -1.01790487\nMerc 280 19.2 167.6 -1.09979261\nFerrari Dino 19.7 145.0 -1.24732999\nMerc 280C 17.8 167.6 -1.57258064\n<\/strong><\/pre>\n
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