{"id":2947,"date":"2023-07-19T23:13:05","date_gmt":"2023-07-19T23:13:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-lm\/"},"modified":"2023-07-19T23:13:05","modified_gmt":"2023-07-19T23:13:05","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-lm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-lm\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm() \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm()<\/a> \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/strong><\/span><\/p>\n

 model$coefficients\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 T \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 P<\/strong><\/span><\/p>\n
 summary(model)$coefficients<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 lm() \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22 R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (rating=c(67, 75, 79, 85, 90, 96, 97),\n                 points=c(8, 12, 16, 15, 22, 28, 24),\n                 assists=c(4, 6, 6, 5, 3, 8, 7),\n                 rebounds=c(1, 4, 3, 3, 2, 6, 7))\n\n#fit multiple linear regression model\n<\/span>model <- lm(rating ~ points + assists + rebounds, data=df)\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 summary()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22:<\/span><\/span><\/p>\n
 #view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nlm(formula = rating ~ points + assists + rebounds, data = df)\n\nResiduals:\n      1 2 3 4 5 6 7 \n-1.5902 -1.7181 0.2413 4.8597 -1.0201 -0.6082 -0.1644 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   \n(Intercept) 66.4355 6.6932 9.926 0.00218 **\npoints 1.2152 0.2788 4.359 0.02232 * \nassists -2.5968 1.6263 -1.597 0.20860   \nrebounds 2.8202 1.6118 1.750 0.17847   \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 3.193 on 3 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9589, Adjusted R-squared: 0.9179 \nF-statistic: 23.35 on 3 and 3 DF, p-value: 0.01396\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c model$<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #view only regression coefficients of model\nmodel$coefficients\n\n(Intercept) points assists rebounds \n  66.435519 1.215203 -2.596789 2.820224<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 = 66.43551 + 1.21520 (\u0e41\u0e15\u0e49\u0e21) \u2013 2.59678 (\u0e41\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e4c) + 2.82022 (\u0e23\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e27\u0e19\u0e4c)<\/span><\/p>\n
 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 t \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b (\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07)$<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #view regression coefficients with standard errors, t-statistics, and p-values\n<\/span>summary(model)$coefficients\n\n             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)\n(Intercept) 66.435519 6.6931808 9.925852 0.002175313\npoints 1.215203 0.2787838 4.358942 0.022315418\nassists -2.596789 1.6262899 -1.596757 0.208600183\nrebounds 2.820224 1.6117911 1.749745 0.178471275<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \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\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07 \u0e04\u0e48\u0e32 p<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 point<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #view p-value for points variable\n<\/span>summary(model)$coefficients[\" points<\/span> \", \" Pr(>|t|)<\/span> \"]\n\n[1] 0.02231542\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22:<\/span><\/p>\n
 #view p-value for all variables\n<\/span>summary(model)$coefficients[, \" Pr(>|t|)<\/span> \"]\n\n(Intercept) points assists rebounds \n0.002175313 0.022315418 0.208600183 0.178471275 \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32 P \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/span><\/p>\n
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