{"id":3740,"date":"2023-07-15T20:06:32","date_gmt":"2023-07-15T20:06:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/multicolinearite-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-15T20:06:32","modified_gmt":"2023-07-15T20:06:32","slug":"multicolinearite-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/multicolinearite-%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a multicollinearity \u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49<\/a> \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e2a\u0e23\u0e30\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;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\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\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e1f\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e22\u0e48\u0e2d <strong>VIF<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">VIF \u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 1 \u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e31\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e1a\u0e27\u0e01<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e0e\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32 VIF:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>VIF = 1:<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>VIF \u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 1 \u0e16\u0e36\u0e07 5:<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>VIF &gt; 5<\/strong> : \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/li>\n<\/ul>\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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2b\u0e32 multicollinearity \u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 VIF \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a multicollinearity \u0e43\u0e19 Python<\/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\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e25\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46:<\/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<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">rating<\/span> ': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n\trating points assists rebounds\n0 90 25 5 11\n1 85 20 7 8\n2 82 14 7 10\n3 88 16 8 6\n4 94 27 5 6\n5 90 20 7 9\n6 76 12 6 6\n7 75 15 9 10\n8 87 14 9 10\n9 86 19 5 7<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\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\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35<\/a> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>\u0e08\u0e38\u0e14<\/strong> <strong>\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>\u0e23\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e27\u0e14\u0e4c<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 <strong>VIF<\/strong> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variance_inflation_factor()<\/a> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35 <strong>statsmodels<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> patsy <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> damatrices\n<span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">outliers_influence<\/span> <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> variance_inflation_factor\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find design matrix for regression model using 'rating' as response variable<\/span> \n<span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> <span style=\"color: #ff0000;\">,<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create DataFrame to hold VIF values\n<\/span>vive_df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ()\nvive_df[' <span style=\"color: #ff0000;\">variable<\/span> '] = <span style=\"color: #3366ff;\">X.columns<\/span> \n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate VIF for each predictor variable<\/span> \nvive_df[' <span style=\"color: #ff0000;\">VIF<\/span> '] = [variance_inflation_factor(X. <span style=\"color: #3366ff;\">values<\/span> , i) <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> i <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> range(X. <span style=\"color: #3366ff;\">shape<\/span> [1])]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view VIF for each predictor variable<\/span> \n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (viv_df)\n\n\t       Variable VIF\n0 101.258171 Intercept\n1 1.763977 points\n2 1.959104 assists\n3 1.175030 rebounds<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e04\u0e48\u0e32 VIF \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19:<\/strong> 1.76<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e41\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e4c:<\/strong> 1.96<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e23\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e27\u0e19\u0e4c:<\/strong> 1.18<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38:<\/strong> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 VIF \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a \u201cIntercept\u201d \u0e43\u0e19\u0e40\u0e17\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e15 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 VIF \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a 1 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/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\/\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\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\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\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19 Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e34\u0e15\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48 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