{"id":3902,"date":"2023-07-14T21:02:11","date_gmt":"2023-07-14T21:02:11","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a3\/"},"modified":"2023-07-14T21:02:11","modified_gmt":"2023-07-14T21:02:11","slug":"%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a3\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 confit() \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>confint()<\/strong> \u0e43\u0e19 R \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\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\u0e27\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\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:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14(\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38, \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e21, \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a = 0.95)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>object<\/strong> : \u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e2d\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<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>parm<\/strong> : \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19 (\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a<\/strong> : \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 (\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d 0.95)<\/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\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\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: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 confit() \u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2b\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e04\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 10 \u0e04\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (score=c(77, 79, 84, 85, 88, 99, 95, 90, 92, 94),\n                 hours=c(1, 1, 2, 3, 2, 4, 4, 2, 3, 3),\n                 prac_exams=c(2, 3, 3, 2, 4, 5, 4, 3, 5, 4))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n   score hours prac_exams\n1 77 1 2\n2 79 1 3\n3 84 2 3\n4 85 3 2\n5 88 2 4\n6 99 4 5\n7 95 4 4\n8 90 2 3\n9 92 3 5\n10 94 3 4\n<\/strong><\/pre>\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\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\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e2a\u0e2d\u0e1a = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> (\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) + \u03b2 <sub>2<\/sub> (\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e04\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34)<\/span><\/p>\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 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19-lm-\u0e43\u0e19-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lm()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit multiple linear regression model\n<\/span>fit &lt;- lm(score ~ hours + prac_exams, data=df)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view summary of model\n<\/span>summary(fit)\n\nCall:\nlm(formula = score ~ hours + prac_exams, data = df)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-2.4324 -1.2632 -0.8956 0.4316 5.1412 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)    \n(Intercept) 68.4029 2.8723 23.815 5.85e-08 ***\nhours 4.1912 0.9961 4.207 0.0040 ** \nprac_exams 2.6912 0.9961 2.702 0.0306 *  \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 2.535 on 7 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9005, Adjusted R-squared: 0.8721 \nF-statistic: 31.68 on 2 and 7 DF, p-value: 0.0003107\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e31\u0e49\u0e19 = 68.4029<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07 = 4.1912<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">prac_exams = 2.6912<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08 95% \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>confint()<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate 95% confidence interval for each coefficient in model<\/span>\nconfined(fit)\n\n                 2.5% 97.5%\n(Intercept) 61.6111102 75.194772\nhours 1.8357237 6.546629\nprac_exams 0.3357237 5.046629\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19 95% \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e16\u0e39\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">CI 95% \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e31\u0e49\u0e19 = [61.61, 75.19]<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">CI 95% \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07 = [1.84, 6.55]<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">CI 95% \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a prac_exams = [0.34, 5.05]<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19 99% \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c <strong>\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate 99% confidence interval for each coefficient in model\n<\/span>confint(fit, level= <span style=\"color: #008000;\">0.99<\/span> )\n\n                 0.5% 99.5%\n(Intercept) 58.3514926 78.454390\nhours 0.7052664 7.677087\nprac_exams -0.7947336 6.177087\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c <strong>parm<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate 99% confidence interval for hours\n<\/span>confint(fit, parm=' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ', level= <span style=\"color: #008000;\">0.99<\/span> )\n\n          0.5% 99.5%\nhours 0.7052664 7.677087\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19 99% \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\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\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 R<\/a><br \/> <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-r\/\" 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 R<\/a><br \/> <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-r\/\" 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 R<\/a><br \/> 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