{"id":4278,"date":"2023-07-12T08:16:16","date_gmt":"2023-07-12T08:16:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-glm\/"},"modified":"2023-07-12T08:16:16","modified_gmt":"2023-07-12T08:16:16","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-glm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%aa%e0%b8%b4%e0%b8%97%e0%b8%98%e0%b8%b4%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87-glm\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 glm() \u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 glm()<\/strong> \u0e43\u0e19 R:<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/strong><\/span><\/p>\n

 model$coefficients\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/strong><\/span><\/p>\n
 model$coefficients[' my_variable<\/span> ']<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e04\u0e48\u0e32 Z \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 P<\/strong><\/span><\/p>\n
 summary(model)$coefficients<\/strong><\/pre>\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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\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: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 glm() \u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01<\/a> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 ISLR<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #load dataset\n<\/span>data <- ISLR::Default\n\n#view first six rows of data\n<\/span>head(data)\n\n  default student balance income\n1 No No 729.5265 44361.625\n2 No Yes 817.1804 12106.135\n3 No No 1073.5492 31767.139\n4 No No 529.2506 35704.494\n5 No No 785.6559 38463.496\n6 No Yes 919.5885 7491.559\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(default~student+balance+income, family=' binomial<\/span> ', data=data)\n\n#view summary of logistic regression model\n<\/span>summary(model)\n\nCall:\nglm(formula = default ~ student + balance + income, family = \"binomial\", \n    data = data)\n\nDeviance Residuals: \n    Min 1Q Median 3Q Max  \n-2.4691 -0.1418 -0.0557 -0.0203 3.7383  \n\nCoefficients:\n              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    \n(Intercept) -1.087e+01 4.923e-01 -22.080 < 2e-16 ***\nstudentYes -6.468e-01 2.363e-01 -2.738 0.00619 ** \nbalance 5.737e-03 2.319e-04 24.738 < 2e-16 ***\nincome 3.033e-06 8.203e-06 0.370 0.71152    \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\n(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)\n\n    Null deviance: 2920.6 on 9999 degrees of freedom\nResidual deviance: 1571.5 on 9996 degrees of freedom\nAIC: 1579.5\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 8<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c model$coefficients<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n
 #extract all regression coefficients\n<\/span>model$coefficients\n\n  (Intercept) studentYes balance income \n-1.086905e+01 -6.467758e-01 5.736505e-03 3.033450e-06\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c model$coefficients[‘balance’]<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 balance<\/strong> \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19:<\/span><\/span><\/p>\n
 #extract coefficient for 'balance'\n<\/span>model$coefficients[' balance<\/span> ']\n\n<\/span><\/span>balance \n0.005736505\n<\/strong><\/pre>\n
 #view regression coefficients with standard errors, z values and p-values\n<\/span>summary(model)$coefficients\n\n                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -1.086905e+01 4.922555e-01 -22.080088 4.911280e-108\nstudentYes -6.467758e-01 2.362525e-01 -2.737646 6.188063e-03\nbalance 5.736505e-03 2.318945e-04 24.737563 4.219578e-135\nincome 3.033450e-06 8.202615e-06 0.369815 7.115203e-01<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/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\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 balance<\/b> :<\/span><\/p>\n
 #view p-value for balance variable\n<\/span>summary(model)$coefficients[' balance<\/span> ', ' Pr(>|z|)<\/span> ']\n\n[1] 4.219578e-135\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22:<\/span><\/p>\n
 #view p-value for all variables\n<\/span>summary(model)$coefficients[, ' Pr(>|z|)<\/span> ']\n\n  (Intercept) studentYes balance income \n4.911280e-108 6.188063e-03 4.219578e-135 7.115203e-01 \n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32 P \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e14\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n
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