{"id":3219,"date":"2023-07-18T15:10:25","date_gmt":"2023-07-18T15:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b8%96%e0%b8%b9%e0%b8%81%e0%b8%95\/"},"modified":"2023-07-18T15:10:25","modified_gmt":"2023-07-18T15:10:25","slug":"r-%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b8%96%e0%b8%b9%e0%b8%81%e0%b8%95","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/r-%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%88%e0%b8%96%e0%b8%b9%e0%b8%81%e0%b8%95\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e43\u0e19 r: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 (\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23) \u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23"},"content":{"rendered":"

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\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19 R \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n

 Error in model.frame.default(formula = y ~ x, drop.unused.levels = TRUE): \n  invalid type (list) for variable 'x' \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 ANOVA \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e43\u0e19 R \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e17\u0e19 \u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/strong><\/h2>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e09\u0e31\u0e19\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a \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> \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 #define variables\nx <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)\ny <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)<\/span>\n\n#attempt to fit regression model\nmodel <- lm(y ~ x)\n\nError in model.frame.default(formula = y ~ x, drop.unused.levels = TRUE): \n  invalid type (list) for variable 'x'\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e09\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm()<\/strong> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 x \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 unlist()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 list \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c:<\/span><\/span><\/p>\n
 #define variables\nx <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)\ny <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)\n\n#attempt to fit regression model\n<\/span>model <- lm(y ~ unlist(x))\n\n#view the model output<\/span>\nsummary(model)\n\nCall:\nlm(formula = y ~ unlist(x))\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-1.1282 -0.4194 -0.1087 0.2966 1.7068 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) 6.58447 0.55413 11.88 2.31e-06 ***\nunlist(x) 1.70874 0.06544 26.11 4.97e-09 ***\n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 0.8134 on 8 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9884, Adjusted R-squared: 0.987 \nF-statistic: 681.8 on 1 and 8 DF, p-value: 4.97e-09\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\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\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49 unlist()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 x \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/span><\/p>\n
 #define variables\nx1 <- list(1, 4, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 13, 14)\nx2 <- list(20, 16, 16, 15, 16, 12, 10, 8, 8, 4)\ny <- c(10, 13, 13, 14, 18, 20, 22, 24, 29, 31)\n\n#fit multiple linear regression model\n<\/span>model <- lm(y ~ unlist(x1) + unlist(x2))\n\n#view the model output\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nlm(formula = y ~ unlist(x1) + unlist(x2))\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-1.1579 -0.4211 -0.1386 0.3108 1.7130 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) 8.34282 4.44971 1.875 0.102932    \nunlist(x1) 1.61339 0.24899 6.480 0.000341 ***\nunlist(x2) -0.08346 0.20937 -0.399 0.702044    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 0.8599 on 7 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9887, Adjusted R-squared: 0.9854 \nF-statistic: 305.1 on 2 and 7 DF, p-value: 1.553e-07<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e02\u0e2d\u0e22\u0e49\u0e33\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e14\u0e46 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e08\u0e47\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/span><\/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\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e17\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15 glm \u0e43\u0e19 R<\/a>
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