{"id":3572,"date":"2023-07-16T18:41:15","date_gmt":"2023-07-16T18:41:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%96%e0%b8%b4%e0%b8%95%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a2\/"},"modified":"2023-07-16T18:41:15","modified_gmt":"2023-07-16T18:41:15","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%96%e0%b8%b4%e0%b8%95%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%96%e0%b8%b4%e0%b8%95%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 statsmodels"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25 <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">statsmodels<\/a> \u0e43\u0e19 Python \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>model. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (df_new)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07 DataFrame \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>df_new<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>model<\/strong><\/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\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Statsmodels<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4, 3, 6],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">exams<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4, 3, 2],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">score<\/span> ': [76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90, 75, 96]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view head of DataFrame\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n\thours exam score\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72<\/strong><\/pre>\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>OLS()<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25 statsmodels \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27<\/a> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 &#8220;\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07&#8221; \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sm\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor and response variables\n<\/span>y = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">score<\/span> ']\nx = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">exams<\/span> ']]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (x)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit linear regression model\n<\/span>model = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">OLS<\/span> (y,x). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">model.summary<\/span> ())\n\n                            OLS Regression Results                            \n==================================================== ============================\nDept. Variable: R-squared score: 0.718\nModel: OLS Adj. R-squared: 0.661\nMethod: Least Squares F-statistic: 12.70\nDate: Fri, 05 Aug 2022 Prob (F-statistic): 0.00180\nTime: 09:24:38 Log-Likelihood: -38.618\nNo. Observations: 13 AIC: 83.24\nDf Residuals: 10 BIC: 84.93\nDf Model: 2                                         \nCovariance Type: non-robust                                         \n==================================================== ============================\n                 coef std err t P&gt;|t| [0.025 0.975]\n-------------------------------------------------- ----------------------------\nconst 71.4048 4.001 17.847 0.000 62.490 80.319\nhours 5.1275 1.018 5.038 0.001 2.860 7.395\nexams -1.2121 1.147 -1.057 0.315 -3.768 1.344\n==================================================== ============================\nOmnibus: 1,103 Durbin-Watson: 1,248\nProb(Omnibus): 0.576 Jarque-Bera (JB): 0.803\nSkew: -0.289 Prob(JB): 0.669\nKurtosis: 1.928 Cond. No. 11.7\n==================================================== ============================\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>coef<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 = 71.4048 + 5.1275 (\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) \u2013 1.2121 (\u0e2a\u0e2d\u0e1a)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 &#8220;\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2b\u0e49\u0e32\u0e04\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 DataFrame \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e49\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create new DataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df_new = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 5],\n                       ' <span style=\"color: #ff0000;\">exams<\/span> ': [1, 1, 4, 3, 3]})<\/span>\n\n#add column for constant\n<span style=\"color: #000000;\">df_new = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (df_new)\n<\/span>\n#view new DataFrame\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df_new)\n\n   const hours exams\n0 1.0 1 1\n1 1.0 2 1\n2 1.0 2 4\n3 1.0 4 3\n4 1.0 5 3<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>Predict()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 &#8220;\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19&#8221; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 &#8220;\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07&#8221; \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\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\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#predict scores for the five new students<\/span>\nmodel. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (df_new)\n\n0 75.320242\n1 80.447734\n2 76.811480\n3 88.278550\n4 93.406042\ndtype:float64\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e04\u0e32\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 <strong>75.32<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e04\u0e32\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 <strong>80.45<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e16\u0e36\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 = 71.4048 + 5.1275 (\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) \u2013 1.2121 (\u0e2a\u0e2d\u0e1a)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 \u201c\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u201d \u0e41\u0e25\u0e30 \u201c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u201d \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e47\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 <strong>1<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 <strong>1<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e36\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 = 71.4048 + 5.1275(1) \u2013 1.2121(1) = <strong>75.32<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e43\u0e19\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n<h2> <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><\/h2>\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\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a 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