{"id":2138,"date":"2023-07-23T13:02:12","date_gmt":"2023-07-23T13:02:12","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1-bic\/"},"modified":"2023-07-23T13:02:12","modified_gmt":"2023-07-23T13:02:12","slug":"%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1-bic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1-bic\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 bic \u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Bayesian Information Criterion<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e46 \u0e27\u0e48\u0e32 <strong>BIC<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 BIC \u0e15\u0e48\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 BIC:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>BIC:<\/strong> (RSS+log(n)d\u03c3\u0302 <sup>2<\/sup> ) \/ n<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>d:<\/strong> \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03c3\u0302:<\/strong> \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS:<\/strong> \u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>TSS:<\/strong> \u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 BIC \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19 Python \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>statsmodels.regression.linear_model.OLS()<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 bic \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 BIC \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 BIC \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 BIC \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\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> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 <strong>mtcars<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LinearRegression\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sm\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define URL where dataset is located\n<\/span>url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/mtcars.csv\"\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read in data\n<\/span>data = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view head of data\n<\/span>data. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n        model mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\n0 Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\n1 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\n2 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\n3 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\n4 Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 1<\/strong> : mpg = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> (disp) + \u03b2 <sub>2<\/sub> (qsec)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 2<\/strong> : mpg = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> (\u0e21\u0e35) + \u03b2 <sub>2<\/sub> (\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 BIC:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define response variable\n<\/span>y = data['mpg']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor variables\n<\/span>x = data[['disp', 'qsec']]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (x)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>model = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">OLS<\/span> (y,x). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view BIC of model\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (model. <span style=\"color: #3366ff;\">bic<\/span> )\n\n174.23905634994506<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">BIC \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>174.239<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 BIC:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define response variable\n<\/span>y = data['mpg']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor variables\n<\/span>x = data[['disp', 'wt']]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (x)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>model = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">OLS<\/span> (y,x). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view BIC of model\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">print<\/span> (model. <span style=\"color: #3366ff;\">bic<\/span> )\n\n166.56499196301334<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">BIC \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>166.565<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 BIC \u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e40\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>AIC<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>R-squared \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/aic-\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 AIC \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/r-square-\u0e43\u0e19-python-\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\/\" target=\"_blank\" 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