{"id":3813,"date":"2023-07-15T09:50:14","date_gmt":"2023-07-15T09:50:14","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/goldfeld-%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-15T09:50:14","modified_gmt":"2023-07-15T09:50:14","slug":"goldfeld-%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/goldfeld-%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a goldfeld-quandt \u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt<\/strong> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2e\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e42\u0e23\u0e40\u0e0b\u0e14\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e21\u0e35\u0e20\u0e32\u0e27\u0e30\u0e40\u0e2e\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e42\u0e23\u0e2a\u0e40\u0e04\u0e14\u0e32<\/a> \u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Heteroscedasticity \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07 <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> \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\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e1d\u0e37\u0e19 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e43\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/a> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e30\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<h2> <strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/h2>\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\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07 pandas \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\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 13 \u0e04\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">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 DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n    hours exam score\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72\n5 1 2 69\n6 5 1 94\n7 4 1 94\n8 2 0 88\n9 4 3 92\n10 4 4 90\n11 3 3 75\n12 6 2 96<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\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\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">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: Mon, 31 Oct 2022 Prob (F-statistic): 0.00180\nTime: 09:22:56 Log-Likelihood: -38.618\nNo. Observations: 13 AIC: 83.24\nDf Residuals: 10 BIC: 84.93\nModel: 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><\/span><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>statsmodels<\/strong> <strong>het_goldfeldquandt()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e2d\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e01\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e25\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 20% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c <strong>drop<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15 20%:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Goldfeld-Quandt test\n<\/span>sm. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">diagnosis<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">het_goldfeldquandt<\/span> (y, x, drop= <span style=\"color: #008000;\">0.2<\/span> )\n\n(1.7574505407790355, 0.38270288684680076, 'increasing')<\/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;\">\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e37\u0e2d <b>1.757<\/b><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.383<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Null (H <sub>0<\/sub> )<\/strong> : \u0e21\u0e35 Homoskedasticity \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 ( <sub>HA<\/sub> ):<\/strong> \u0e21\u0e35 Heteroskedasticity \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 0.05 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e42\u0e15\u0e49\u0e41\u0e22\u0e49\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n<h2> <strong>\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e49\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Goldfeld-Quandt \u0e08\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e20\u0e32\u0e27\u0e30\u0e40\u0e2e\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e42\u0e23\u0e2a\u0e0b\u0e34\u0e14\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e40\u0e2a\u0e18\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e10\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e19\u0e31\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e1b \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e21\u0e35\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e19\u0e33 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01 \u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e08\u0e38\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 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#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\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-ols\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 OLS \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><br 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