{"id":2471,"date":"2023-07-22T03:17:44","date_gmt":"2023-07-22T03:17:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b9%80%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%99-2\/"},"modified":"2023-07-22T03:17:44","modified_gmt":"2023-07-22T03:17:44","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b9%80%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%99-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b9%80%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%a1%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%99-2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a granger causality \u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e23\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/strong> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 (H 0<\/sub> ):<\/strong> \u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 x<\/em> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 y<\/em> \u0e01\u0e31\u0e1a Granger<\/span><\/p>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 ( HA<\/sub> ):<\/strong> \u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 x<\/em> \u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e23\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14 y<\/em><\/span><\/p>\n

\u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 “\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e40\u0e01\u0e23\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c” \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 x<\/em> \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 y<\/em> \u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07<\/span><\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a F \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35 \u0e04\u0e48\u0e32 p<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/span> \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u03b1 = 0.05) \u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e22\u0e37\u0e19\u0e22\u0e31\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 x<\/em> \u0e40\u0e01\u0e23\u0e19\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 y<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 grangercausalitytests()<\/a> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 statsmodels \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Granger-Causality \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n

 from<\/span> statsmodels. tsa<\/span> . stattools<\/span> import<\/span> grangercausalitytests\n\n#perform Granger-Causality test<\/span>\ngrangercausalitytests(df[[' column1<\/span> ', ' column2<\/span> ']], maxlag=[ 3<\/span> ])\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32 maxlag<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/span><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\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\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e01\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e10\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e1b\u0e35 1930 \u0e16\u0e36\u0e07 1983:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define URL where dataset is located\n<\/span>url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Miscellaneous\/main\/chicken_egg.txt\"\n\n#read in dataset as pandas DataFrame\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (url, sep=\" \")\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tyear chicken egg\n0 1930 468491 3581\n1 1931 449743 3532\n2 1932 436815 3327\n3 1933 444523 3255\n4 1934 433937 3156\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e02\u0e2d\u0e07 Granger<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 grangercausalitytests<\/strong> ()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Granger causality \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e21\u0e48\u0e44\u0e01\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e2d\u0e1f\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> statsmodels. tsa<\/span> . stattools<\/span> import<\/span> grangercausalitytests<\/span>\n\n#perform Granger-Causality test<\/span>\ngrangercausalitytests(df[[' chicken<\/span> ', ' egg<\/span> ']], maxlag=[ 3<\/span> ])\n\nGranger Causality\nnumber of lags (no zero) 3\nssr based F test: F=5.4050, p=0.0030, df_denom=44, df_num=3\nssr based chi2 test: chi2=18.7946, p=0.0003, df=3\nlikelihood ratio test: chi2=16.0003, p=0.0011, df=3\nparameter F test: F=5.4050, p=0.0030, df_denom=44, df_num=3<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a F \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 5.405<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d 0.0030<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 0.05 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e21\u0e48\u0e44\u0e01\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Granger Causality \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e15\u0e48\u0e43\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e21\u0e48\u0e44\u0e01\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Granger-Causality \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e01\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e02\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> :<\/span><\/p>\n
 from<\/span> statsmodels. tsa<\/span> . stattools<\/span> import<\/span> grangercausalitytests<\/span>\n\n#perform Granger-Causality test<\/span>\ngrangercausalitytests(df[[' egg<\/span> ', ' chicken<\/span> ']], maxlag=[ 3<\/span> ])\n\nGranger Causality\nnumber of lags (no zero) 3\nssr based F test: F=0.5916, p=0.6238, df_denom=44, df_num=3\nssr based chi2 test: chi2=2.0572, p=0.5606, df=3\nlikelihood ratio test: chi2=2.0168, p=0.5689, df=3\nparameter F test: F=0.5916, p=0.6238, df_denom=44, df_num=3\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a F \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0.5916<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d 0.6238<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 0.05 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e21\u0e48\u0e44\u0e01\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/span><\/p>\n
 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e44\u0e02\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e41\u0e21\u0e48\u0e44\u0e01\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/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\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19 Seaborn<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19 Matplotlib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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