{"id":782,"date":"2023-07-28T18:44:38","date_gmt":"2023-07-28T18:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87-r\/"},"modified":"2023-07-28T18:44:38","modified_gmt":"2023-07-28T18:44:38","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87-r\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

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\"\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\"<\/p>\n

\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/span> <\/p>\n

\"\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\"<\/p>\n

\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R<\/strong><\/h3>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 (\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a 0 \u0e16\u0e36\u0e07 100) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19 11 \u0e04\u0e19\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 data frame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/p>\n

 #createdata<\/span>\ndata <- data.frame(hours=c(6, 9, 12, 14, 30, 35, 40, 47, 51, 55, 60),\n                   happiness=c(14, 28, 50, 70, 89, 94, 90, 75, 59, 44, 27))\n\n#viewdata<\/span> \ndata\n\n   hours happiness\n1 6 14\n2 9 28\n3 12 50\n4 14 70\n5 30 89\n6 35 94\n7 40 90\n8 47 75\n9 51 59\n10 55 44\n11 60 27\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Scatterplot \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e<\/span> <\/p>\n
 #create scatterplot<\/span>\nplot(data$hours, data$happiness, pch=16)<\/strong> <\/pre>\n
\"Scatterplot<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \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\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\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\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14:<\/span><\/p>\n
 #fit linear model<\/span>\nlinearModel <- lm(happiness ~ hours, data=data)\n\n#view model summary<\/span>\nsummary(linearModel)\n\nCall:\nlm(formula = happiness ~ hours)\n\nResiduals:\n   Min 1Q Median 3Q Max \n-39.34 -21.99 -2.03 23.50 35.11 \n\nCoefficients:\n            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  \n(Intercept) 48.4531 17.3288 2.796 0.0208 *\nhours 0.2981 0.4599 0.648 0.5331  \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 28.72 on 9 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.0446, Adjusted R-squared: -0.06156 \nF-statistic: 0.4201 on 1 and 9 DF, p-value: 0.5331\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 4.46%<\/strong> \u0e14\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35<\/span><\/p>\n
 #create a new variable for hours 2<\/sup><\/span>\ndata$hours2 <- data$hours^2\n\n#fit quadratic regression model<\/span>\nquadraticModel <- lm(happiness ~ hours + hours2, data=data)\n\n#view model summary\n<\/span>summary(quadraticModel)\n\nCall:\nlm(formula = happiness ~ hours + hours2, data = data)\n\nResiduals:\n    Min 1Q Median 3Q Max \n-6.2484 -3.7429 -0.1812 1.1464 13.6678 \n\nCoefficients:\n             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) -18.25364 6.18507 -2.951 0.0184 *  \nhours 6.74436 0.48551 13.891 6.98e-07 ***\nhours2 -0.10120 0.00746 -13.565 8.38e-07 ***\n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1\n\nResidual standard error: 6.218 on 8 degrees of freedom\nMultiple R-squared: 0.9602, Adjusted R-squared: 0.9502 \nF-statistic: 96.49 on 2 and 8 DF, p-value: 2.51e-06\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 96.02%<\/b><\/span><\/p>\n
 \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\u0e14\u0e39\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14:<\/span> <\/p>\n
 #create sequence of hour values<\/span>\nhourValues <- seq(0, 60, 0.1)\n\n#create list of predicted happiness levels using quadratic model\n<\/span>happinessPredict <- predict(quadraticModel, list(hours=hourValues, hours2=hourValues^2))\n\n#create scatterplot of original data values\n<\/span>plot(data$hours, data$happiness, pch=16)\n#add predicted lines based on quadratic regression model<\/span>\nlines(hourValues, happinessPredict, col='blue')\n<\/strong><\/pre>\n
\"Scatterplot<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e14\u0e35<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 5: \u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n
 Coefficients:\n             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    \n(Intercept) -18.25364 6.18507 -2.951 0.0184 *  \nhours 6.74436 0.48551 13.891 6.98e-07 ***\nhours2 -0.10120 0.00746 -13.565 8.38e-07 ***\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 = -0.1012 (\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) 2<\/sup> + 6.7444 (\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) \u2013 18.2536<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 60 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c \u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a 22.09<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 = -0.1012(60) 2<\/sup> + 6.7444(60) \u2013 18.2536 = 22.09<\/span><\/p>\n
 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 30 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e23\u0e21\u0e35\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 92.99<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 = -0.1012(30) 2<\/sup> + 6.7444(30) \u2013 18.2536 = 92.99<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-782","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\n\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R - Statology<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R - Statology\" \/>\n<meta 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