{"id":4268,"date":"2023-07-12T10:05:09","date_gmt":"2023-07-12T10:05:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%80%e0%b8%8b%e0%b8%95%e0%b8%a2%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%a2-lm-%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/"},"modified":"2023-07-12T10:05:09","modified_gmt":"2023-07-12T10:05:09","slug":"%e0%b9%80%e0%b8%8b%e0%b8%95%e0%b8%a2%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%a2-lm-%e0%b9%83%e0%b8%99-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%80%e0%b8%8b%e0%b8%95%e0%b8%a2%e0%b9%88%e0%b8%ad%e0%b8%a2-lm-%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 data frame \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm() \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15 \u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm()<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n

 fit <- lm(points ~ fouls + minutes, data=df, subset=(minutes><\/span> 10<\/span> ))<\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\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 \u0e1d\u0e39\u0e07\u0e0a\u0e19<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n
 \u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15 \u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/strong> \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 10 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\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<\/span><\/p>\n
 \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
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22 data frame \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 lm() \u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \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 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1f\u0e32\u0e27\u0e25\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e47\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e25 10 \u0e04\u0e19\u0e17\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (minutes=c(5, 10, 13, 14, 20, 22, 26, 34, 38, 40),\n                 fouls=c(5, 5, 3, 4, 2, 1, 3, 2, 1, 1),\n                 points=c(6, 8, 8, 7, 14, 10, 22, 24, 28, 30))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n   minutes fouls points\n1 5 5 6\n2 10 5 8\n3 13 3 8\n4 14 4 7\n5 20 2 14\n6 22 1 10\n7 26 3 22\n8 34 2 24\n9 38 1 28\n10 40 1 30<\/strong><\/pre>\n
 \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:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 = \u03b2 0<\/sub> + \u03b2 1<\/sub> (\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35) + \u03b2 2<\/sub> (\u0e1f\u0e32\u0e27\u0e25\u0e4c)<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 10<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 lm()<\/strong> \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15 \u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #fit multiple linear regression model (only for rows where minutes>10)\n<\/span><\/strong>fit <- lm(points ~ fouls + minutes, data=df, subset=(minutes><\/span> 10<\/span> ))\n\n#view model summary<\/span>\nsummary(fit)\n\nCall:\nlm(formula = points ~ fouls + minutes, data = df, subset = (minutes > \n    10))\n\nResiduals:\n      3 4 5 6 7 8 9 10 \n 1.2824 -2.5882 2.2000 -1.9118 2.3588 -1.7176 0.1824 0.1941 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) -11.8353 4.9696 -2.382 0.063046 .  \nfouls 1.8765 1.0791 1.739 0.142536    \nminutes 0.9941 0.1159 8.575 0.000356 ***\n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 2.255 on 5 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9574, Adjusted R-squared: 0.9404 \nF-statistic: 56.19 on 2 and 5 DF, p-value: 0.0003744\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 nobs()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e43\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22:<\/span><\/p>\n
 #view number of observations used to fit model\n<\/span>nobs(fit)\n\n[1] 8\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 data frame \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 8<\/strong> \u0e41\u0e16\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e14\u0e39\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 8<\/strong> \u0e41\u0e16\u0e27\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 10 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\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<\/span><\/p>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 &<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1f\u0e23\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/strong> \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 10 \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2d\u0e07<\/strong> \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 4:<\/span><\/p>\n
 #fit multiple linear regression model (only where minutes>10 & fouls<4)\n<\/span><\/strong>fit <- lm(points ~ fouls + minutes, data=df, subset=(minutes><\/span> 10 &<\/span> fouls< 4<\/span><\/span><\/span> ))\n\n#view number of observations used to fit model<\/span>\nnobs(fit)\n\n[1] 7\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 data frame \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 7<\/strong> \u0e41\u0e16\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49<\/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><\/h2>\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\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n
 \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>
 \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>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19 R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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