{"id":949,"date":"2023-07-28T05:19:18","date_gmt":"2023-07-28T05:19:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%aa%e0%b9%8c%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-28T05:19:18","modified_gmt":"2023-07-28T05:19:18","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%aa%e0%b9%8c%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%aa%e0%b9%8c%e0%b8%97%e0%b8%94%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e23\u0e31\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 grubbs \u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs<\/strong> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 7 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e4c\u0e43\u0e19 Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs \u0e43\u0e19 Python \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 smirnov_grubbs() \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils<\/a> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>smirnov_grubbs.test (\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25, \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1f\u0e32 = 0.05)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/strong> \u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1f\u0e32:<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d 0.05<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils<\/a> \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>pip install outlier_utils\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs \u0e44\u0e14\u0e49 \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\u0e17\u0e33\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29])\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\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 40 \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e4c\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e4c\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test to see if minimum value is an outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">min_test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test to see if minimum value is an outlier\n<\/span>grubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48 40 \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test and identify index (if any) of the outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test_indices<\/span> (data, alpha=.05)\n\n[16]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 16 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e18\u0e34\u0e15\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test and identify the actual value (if any) of the outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test_outliers<\/span> (data, alpha=.05)\n\n[40]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32 40<\/span><\/p>\n<h3> <strong>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a Grubbs \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong> \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. \u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/strong> \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e27\u0e31\u0e14\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e18\u0e22\u0e10\u0e32\u0e19<\/a> <span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. \u0e16\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e2d\u0e2d\u0e01<\/strong> 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