{"id":2459,"date":"2023-07-22T04:29:06","date_gmt":"2023-07-22T04:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%95%e0%b8%b1%e0%b8%a7%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%84%e0%b8%b9%e0%b9%88%e0%b9%83-2\/"},"modified":"2023-07-22T04:29:06","modified_gmt":"2023-07-22T04:29:06","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%95%e0%b8%b1%e0%b8%a7%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%84%e0%b8%b9%e0%b9%88%e0%b9%83-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%b0%e0%b8%ab%e0%b9%8c%e0%b8%95%e0%b8%b1%e0%b8%a7%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%84%e0%b8%b9%e0%b9%88%e0%b9%83-2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c bivariate \u0e43\u0e19 python: \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e44\u0e1a\u0e27\u0e32\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e15<\/strong> \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e33\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 &#8220;bi&#8221; \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 &#8220;\u0e2a\u0e2d\u0e07&#8221;<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e04\u0e39\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e04\u0e39\u0e48:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> \u0e40\u0e21\u0e06\u0e0a\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> \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<\/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\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e44\u0e1a\u0e27\u0e32\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19 Python \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27: <strong>(1)<\/strong> \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>(2)<\/strong> \u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 20 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3,\n                             3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 8],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">score<\/span> ': [75, 66, 68, 74, 78, 72, 85, 82, 90, 82,\n                             80, 88, 85, 90, 92, 94, 94, 88, 91, 96]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n\thours score\n0 1 75\n1 1 66\n2 1 68\n3 2 74\n4 2 78<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. \u0e40\u0e21\u0e06\u0e0a\u0e35\u0e49<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of hours vs. score<\/span>\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">scatter<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">hours<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">score<\/span> )\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">title<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">Hours Studied vs. Exam Score<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">xlabel<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">Hours Studied<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">ylabel<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">Exam Score<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22049 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/bivpython1.png\" alt=\"\" width=\"526\" height=\"365\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07: \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. \u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>corr()<\/strong> \u0e43\u0e19 pandas \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:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create correlation matrix\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\n\n\thours score\nhours 1.000000 0.891306\nscore 0.891306 1.000000<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>0.891<\/strong> . \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49<\/span> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. \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<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\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\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>OLS()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 statsmodels \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\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\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" 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\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/a> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sm\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define response variable\n<\/span>y = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">score<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define explanatory variable\n<\/span>x = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ']]\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 linear 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 model summary\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">model.summary<\/span> ())\n\n                            OLS Regression Results                            \n==================================================== ============================\nDept. Variable: R-squared score: 0.794\nModel: OLS Adj. R-squared: 0.783\nMethod: Least Squares F-statistic: 69.56\nDate: Mon, 22 Nov 2021 Prob (F-statistic): 1.35e-07\nTime: 16:15:52 Log-Likelihood: -55,886\nNo. Observations: 20 AIC: 115.8\nDf Residuals: 18 BIC: 117.8\nModel: 1                                         \nCovariance Type: non-robust                                         \n==================================================== ============================\n                 coef std err t P&gt;|t| [0.025 0.975]\n-------------------------------------------------- ----------------------------\nconst 69.0734 1.965 35.149 0.000 64.945 73.202\nhours 3.8471 0.461 8.340 0.000 2.878 4.816\n==================================================== ============================\nOmnibus: 0.171 Durbin-Watson: 1.404\nProb(Omnibus): 0.918 Jarque-Bera (JB): 0.177\nSkew: 0.165 Prob(JB): 0.915\nKurtosis: 2.679 Cond. No. 9.37\n==================================================== ============================\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a = 69.0734 + 3.8471*(\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 <strong>3.8471<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 3 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 <strong>81.6147<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a = 69.0734 + 3.8471*(\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a = 69.0734 + 3.8471*(3)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1c\u0e25\u0e2a\u0e2d\u0e1a = 81.6147<\/span><\/li>\n<\/ul>\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;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e04\u0e39\u0e48:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e44\u0e1a\u0e27\u0e32\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e15<\/a><br \/> <a 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