{"id":2948,"date":"2023-07-19T23:07:53","date_gmt":"2023-07-19T23:07:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/glm-%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b9%8c-%e0%b9%81%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b9%8c\/"},"modified":"2023-07-19T23:07:53","modified_gmt":"2023-07-19T23:07:53","slug":"glm-%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b9%8c-%e0%b9%81%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b9%8c","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/glm-%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b9%8c-%e0%b9%81%e0%b8%84%e0%b8%a3%e0%b9%8c\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 r-squared \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a glm \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>R-squared<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">R \u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 0 \u0e16\u0e36\u0e07 1 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01<\/a> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e32\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e31\u0e27\u0e0b\u0e2d\u0e07<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>R-Squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 0 \u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 1 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 R \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">R-Squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden = 1 \u2013 ( <sub>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/sub> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01 \/ \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <sub>\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c<\/sub> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>log likelihood <sub>model<\/sub><\/strong> : \u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01 <sub>\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c<\/sub><\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 null (\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 0.40 \u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35<\/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\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden \u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22 R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\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 <strong>\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 ISLR \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\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#install and load ISLR package\n<span style=\"color: #000000;\">install. <span style=\"color: #3366ff;\">packages<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">ISLR<\/span> ')<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (ISLR)<\/span>\n\n#define dataset<\/span>\ndata &lt;- ISLR::Default\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view summary of dataset\n<\/span>summary(data)\n\n default student balance income     \n No:9667 No:7056 Min. : 0.0 Min. : 772  \n Yes: 333 Yes:2944 1st Qu.: 481.7 1st Qu.:21340  \n                       Median: 823.6 Median: 34553  \n                       Mean: 835.4 Mean: 33517  \n                       3rd Qu.:1166.3 3rd Qu.:43808  \n                       Max. :2654.3 Max. :73554  \n\n<span style=\"color: #008080;\">#find total observations in dataset<\/span>\nnrow(data)\n\n[1] 10000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25 10,000 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19:<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e19\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19:<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d:<\/strong> \u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e23\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49:<\/strong> \u0e23\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e18\u0e19\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e46 \u0e08\u0e30\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e19\u0e31\u0e14:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model<\/span>\nmodel &lt;- glm(default~student+balance+income, family=' <span style=\"color: #ff0000;\">binomial<\/span> ', data=data)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary<\/span>\nsummary(model)\n\nCall:\nglm(formula = default ~ balance + student + income, family = \"binomial\", \n    data = data)\n\nDeviance Residuals: \n    Min 1Q Median 3Q Max  \n-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383  \n\nCoefficients:\n              Estimate Std. Error z value Pr(&gt;|z|)    \n(Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 &lt; 2e-16 ***\nbalance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 &lt; 2e-16 ***\nstudentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619 ** \nincome 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\n(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)\n\n    Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom\nResidual deviance: 1571.5 on 9996 degrees of freedom\nAIC: 1579.5\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 8\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate McFadden's R-squared for model<\/span>\nwith(summary(model), 1 - deviance\/null. <span style=\"color: #3366ff;\">deviance<\/span> )\n\n[1] 0.4619194\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07 McFadden \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>0.4619194<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>pR2()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <strong>pscl<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 McFadden R-squared \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#install and load pscl package<\/span>\ninstall. <span style=\"color: #3366ff;\">packages<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">pscl<\/span> ')\n<span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (pscl)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate McFadden's R-squared for model<\/span>\npR2(model)[' <span style=\"color: #ff0000;\">McFadden<\/span> ']\n\n McFadden \n0.4619194\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e44\u0e27\u0e49\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/span><\/p>\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\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/r-\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 R-squared \u0e43\u0e19 R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/r-\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\/\" target=\"_blank\" 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