{"id":4299,"date":"2023-07-12T04:44:09","date_gmt":"2023-07-12T04:44:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2-p-%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9e%e0%b8%b1%e0%b8%99%e0%b8%98%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99\/"},"modified":"2023-07-12T04:44:09","modified_gmt":"2023-07-12T04:44:09","slug":"%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2-p-%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9e%e0%b8%b1%e0%b8%99%e0%b8%98%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%84%e0%b9%88%e0%b8%b2-p-%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%aa%e0%b8%b1%e0%b8%a1%e0%b8%9e%e0%b8%b1%e0%b8%99%e0%b8%98%e0%b9%8c%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19<\/a> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 <strong>-1<\/strong> \u0e16\u0e36\u0e07 <strong>1<\/strong> \u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>-1<\/strong> : \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> : \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1:<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 t \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 t-score \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c (r) \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e2a\u0e37\u0e49\u0e2d = r\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">n-2<\/span> \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">1-r <sup>2<\/sup><\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e08\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a t \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e14\u0e35\u0e01\u0e23\u0e35\u0e2d\u0e34\u0e2a\u0e23\u0e30 n-2<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>pearsonr()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35 <strong>SciPy<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pearsonr\n\npearsonr(df[' <span style=\"color: #ff0000;\">column1<\/span> '], df[' <span style=\"color: #ff0000;\">column2<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e04\u0e37\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c 1<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c 2<\/strong> \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 p-value \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a Pearson \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">def<\/span> r_pvalues(df):\n    cols = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> (columns= <span style=\"color: #3366ff;\">df.columns<\/span> )\n    p = cols. <span style=\"color: #3366ff;\">transpose<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">join<\/span> (cols, how=' <span style=\"color: #ff0000;\">outer<\/span> ')\n    <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> r <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n        <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> c <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n            tmp = df[df[r]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> () &amp; df[c]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> ()]\n            p[r][c] = round(pearsonr(tmp[r], tmp[c])[1], 4)\n    <span style=\"color: #008000;\">return<\/span> p\n<\/strong><\/span><\/pre>\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\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e31\u0e1a Pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><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;\">x<\/span> ': [4, 5, 5, 7, 8, 10, 12, 13, 14, 15],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ': [10, 12, 14, 18, np.nan, 19, 13, 20, 14, np.nan],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">z<\/span> ': [20, 24, 24, 23, 19, 15, 18, 14, 10, 12]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n    X Y Z\n0 4 10.0 20\n1 5 12.0 24\n2 5 14.0 24\n3 7 18.0 23\n4 8 NaN 19\n5 10 19.0 15\n6 12 13.0 18\n7 13 20.0 14\n8 14 14.0 10\n9 15 NaN 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 P \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19 Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c <strong>x<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 <strong>y<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07 DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pearsonr\n\n<span style=\"color: #008080;\">#drop all rows with NaN values\n<\/span>df_new = df. <span style=\"color: #3366ff;\">dropna<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculation correlation coefficient and p-value between x and y\n<\/span>pearsonr(df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> '], df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> '])\n\nPearsonRResult(statistic=0.4791621985883838, pvalue=0.22961622926360523)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.4792<\/strong><\/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>0.2296<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e27\u0e01 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e48\u0e33\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 0.05 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\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\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#extract p-value of correlation coefficient\n<\/span>pearsonr(df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> '], df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> '])[1]\n\n0.22961622926360523\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.2296<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32 P \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19 Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create function to calculate p-values for each pairwise correlation coefficient<\/span>\ndef<\/span> r_pvalues(df):\n    cols = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> (columns= <span style=\"color: #3366ff;\">df.columns<\/span> )\n    p = cols. <span style=\"color: #3366ff;\">transpose<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">join<\/span> (cols, how=' <span style=\"color: #ff0000;\">outer<\/span> ')\n    <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> r <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n        <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> c <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n            tmp = df[df[r]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> () &amp; df[c]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> ()]\n            p[r][c] = round(pearsonr(tmp[r], tmp[c])[1], 4)\n    <span style=\"color: #008000;\">return<\/span> p\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use custom function to calculate p-values\n<\/span>r_pvalues(df)\n\n             X Y Z\nx 0.0 0.2296 0.0005\ny 0.2296 0.0 0.4238\nz 0.0005 0.4238 0.0<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 x \u0e41\u0e25\u0e30 y \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.2296<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 x \u0e41\u0e25\u0e30 z \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.0005<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 y \u0e41\u0e25\u0e30 z \u0e04\u0e37\u0e2d <strong>0.4238<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e14\u0e40\u0e28\u0e29\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e28\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 <strong>4<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e17\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e31\u0e14\u0e40\u0e28\u0e29\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e28\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 SciPy <strong>pearsonr()<\/strong> <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.pearsonr.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/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\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e43\u0e19 Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e41\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2a\u0e40\u0e1b\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e21\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e40\u0e1b\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e21\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e2a\u0e2b\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e14 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