{"id":2481,"date":"2023-07-22T02:13:43","date_gmt":"2023-07-22T02:13:43","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/"},"modified":"2023-07-22T02:13:43","modified_gmt":"2023-07-22T02:13:43","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%83%e0%b8%99-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 r (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35 &#8220;\u0e08\u0e38\u0e14\u0e1e\u0e31\u0e01&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16),\n                 y=c(2, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 13, 15, 19, 24, 28, 31, 34, 39, 44))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data frame<\/span>\nhead(df)\n\n  xy\n1 1 2\n2 2 4\n3 3 5\n4 4 6\n5 5 8\n6 6 10\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of x vs. y\n<\/span>plot(df$x, df$y, pch= <span style=\"color: #008000;\">16<\/span> , col=' <span style=\"color: #3366ff;\">steelblue<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-22180 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/seg1.png\" alt=\"\" width=\"452\" height=\"409\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 x \u0e41\u0e25\u0e30 y \u0e14\u0e39\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 <strong>x = 9<\/strong><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\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>\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e01\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c ()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/segmented\/segmented.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e01\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c<\/a> \u0e43\u0e19 R \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (segmented)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit simple linear regression model<\/span>\nfit &lt;- lm(y ~ x, data=df)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit piecewise regression model to original model, estimating a breakpoint at x=9\n<\/span>segmented. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> &lt;- segmented(fit, seg.Z = ~x, psi= <span style=\"color: #008000;\">9<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view summary of segmented model\n<\/span>summary( <span style=\"color: #3366ff;\">segmented.fit<\/span> )\n\nCall: \nsegmented.lm(obj = fit, seg.Z = ~x, psi = 9)\n\nEstimated Break-Point(s):\n         East. St.Err\npsi1.x 8.762 0.26\n\nMeaningful coefficients of the linear terms:\n            Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)    \n(Intercept) 0.32143 0.48343 0.665 0.519    \nx 1.59524 0.09573 16.663 1.16e-09 ***\nU1.x 2.40476 0.13539 17.762 NA    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 0.6204 on 12 degrees of freedom\nMultiple R-Squared: 0.9983, Adjusted R-squared: 0.9978 \n\nConvergence achieved in 2 iter. (rel. changes 0)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19 <strong>\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e01\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c ()<\/strong> \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1a\u0e23\u0e01\u0e1e\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 x = 8.762<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e16\u0e49\u0e32 x \u2264 8.762: y = 0.32143 + 1.59524*(x)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e16\u0e49\u0e32 x &gt; 8.762: y = 0.32143 + 1.59524*(8.762) + (1.59524+2.40476)*(x-8.762)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 <strong>x = 5<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">y = 0.32143 + 1.59524*(x)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">y = 0.32143 + 1.59524*(5)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e22 = <strong>8.297<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 <strong>x = 12<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">y = 0.32143 + 1.59524*(8.762) + (1.59524+2.40476)*(12-8.762)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1b\u0e35 = <strong>27.25<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#plot original data<\/span>\nplot(df$x, df$y, pch= <span style=\"color: #008000;\">16<\/span> , col=' <span style=\"color: #ff0000;\">steelblue<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add segmented regression model<\/span>\nplot(segmented. <span 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