{"id":2139,"date":"2023-07-23T12:53:51","date_gmt":"2023-07-23T12:53:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%ab%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%84%e0%b8%a7%e0%b9%89%e0%b9%80%e0%b8%99%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%88%e0%b8%b2\/"},"modified":"2023-07-23T12:53:51","modified_gmt":"2023-07-23T12:53:51","slug":"r-%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%ab%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%84%e0%b8%a7%e0%b9%89%e0%b9%80%e0%b8%99%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%88%e0%b8%b2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%ab%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%84%e0%b8%a7%e0%b9%89%e0%b9%80%e0%b8%99%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%88%e0%b8%b2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e43\u0e19 r: \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30"},"content":{"rendered":"

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\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19 R \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n

 Coefficients: (1 not defined because of singularities) \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\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\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 glm()<\/strong> \u0e43\u0e19 R \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e21\u0e31\u0e25\u0e15\u0e34\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e23\u0e34\u0e15\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a<\/a><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 cor()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/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\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/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<\/a> \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
 #define data\n<\/span>df <- 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(6, 6, 8, 8, 6, 4, 10, 16, 18, 18, 18, 16, 18, 18, 18),\n                 x3 = c(4, 7, 7, 3, 8, 9, 9, 8, 7, 8, 9, 4, 9, 10, 13))\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(y~x1+x2+x3, data=df, family=binomial)\n\n#view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nglm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, family = binomial, data = df)\n\nDeviance Residuals: \n       Min 1Q Median 3Q Max  \n-1.372e-05 -2.110e-08 2.110e-08 2.110e-08 1.575e-05  \n\nCoefficients: (1 not defined because of singularities)\n              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -75.496 176487.031 0.000 1\nx1 14.546 24314.459 0.001 1\nx2 NA NA NA NA\nx3 -2.258 20119.863 0.000 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: 5.1523e-10 on 12 degrees of freedom\nAIC: 6\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 24\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c \u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21:<\/span><\/p>\n
 Coefficients: (1 not defined because of singularities)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 x 2<\/sub><\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 cor()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c<\/a> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e43\u0e14\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19 1<\/strong> \u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35:<\/span><\/p>\n
 #create correlation matrix<\/span>\ncor(df)\n\n           y x1 x2 x3\ny 1.0000000 0.9675325 0.9675325 0.3610320\nx1 0.9675325 1.0000000 1.0000000 0.3872889\nx2 0.9675325 1.0000000 1.0000000 0.3872889\nx3 0.3610320 0.3872889 0.3872889 1.0000000\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 x 1<\/sub><\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 x 2<\/sub><\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e25\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e2a\u0e23\u0e30\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e25\u0e1a x 2<\/sub><\/strong> \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(y~x1+x3, data=df, family=binomial)\n\n#view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nglm(formula = y ~ x1 + x3, family = binomial, data = df)\n\nDeviance Residuals: \n       Min 1Q Median 3Q Max  \n-1.372e-05 -2.110e-08 2.110e-08 2.110e-08 1.575e-05  \n\nCoefficients:\n              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -75.496 176487.031 0.000 1\nx1 14.546 24314.459 0.001 1\nx3 -2.258 20119.863 0.000 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: 5.1523e-10 on 12 degrees of freedom\nAIC: 6\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 24<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 “\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e20\u0e32\u0e27\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19” \u0e43\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e25\u0e1a x 1<\/sub> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d x 2<\/sub> \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e14\u0e35\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \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\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e43\u0e19 R: \u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e40\u0e17\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 ExtractVars
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 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: RandomForest.default(m, y, \u2026): Na\/NaN\/Inf \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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