{"id":2078,"date":"2023-07-23T19:30:51","date_gmt":"2023-07-23T19:30:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%88%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%9e%e0%b8%ad%e0%b8%94%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b8%ad\/"},"modified":"2023-07-23T19:30:51","modified_gmt":"2023-07-23T19:30:51","slug":"%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%88%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%9e%e0%b8%ad%e0%b8%94%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b8%ad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%88%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%9e%e0%b8%ad%e0%b8%94%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b8%ad\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23: glm.fit: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 0 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 1 \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19"},"content":{"rendered":"

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\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19 R \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n

 Warning message:\nglm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e33\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01 0 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 1<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e04\u0e33\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19<\/strong><\/h3>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (y = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),\n                 x1 = c(3, 3, 4, 4, 3, 2, 5, 8, 9, 9, 9, 8, 9, 9, 9),\n                 x2 = c(8, 7, 7, 6, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 3, 7, 4, 4))\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(y ~ x1 + x2, data=df, family=binomial)\n\n#view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nWarning message:\nglm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred \n\nCall:\nglm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = df)\n\nDeviance Residuals: \n       Min 1Q Median 3Q Max  \n-1.729e-05 -2.110e-08 2.110e-08 2.110e-08 1.515e-05  \n\nCoefficients:\n              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -75.205 307338.933 0 1\nx1 13,309 28512,818 0 1\nx2 -2.793 37342.280 0 1\n\n(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)\n\n    Null deviance: 2.0728e+01 on 14 degrees of freedom\nResidual deviance: 5.6951e-10 on 12 degrees of freedom\nAIC: 6\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 24<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 1<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e40\u0e01\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e22\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 0 \u0e41\u0e25\u0e30 1:<\/span><\/p>\n
 #use fitted model to predict response values\n<\/span>df$y_pred = predict(model, df, type=\" response<\/span> \")\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n   y x1 x2 y_pred\n1 0 3 8 2.220446e-16\n2 0 3 7 2.220446e-16\n3 0 4 7 2.220446e-16\n4 0 4 6 2.220446e-16\n5 0 3 5 2.220446e-16\n6 0 2 6 2.220446e-16\n7 0 5 5 1.494599e-10\n8 1 8 2 1.000000e+00\n9 1 9 2 1.000000e+00\n10 1 9 3 1.000000e+00\n11 1 9 4 1.000000e+00\n12 1 8 3 1.000000e+00\n13 1 9 7 1.000000e+00\n14 1 9 4 1.000000e+00\n15 1 9 4 1.000000e+00<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n
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 (1) \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e01\u0e40\u0e09\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
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