Prüfe auf Heteroskedastizität bei der Haltbarkeitsdauer
Bei der Untersuchung von Lebensmittelkonservierungsmethoden ist es wichtig zu verstehen, wie sich die Varianz einer Variable, wie z.B. die Haltbarkeit, in Abhängigkeit von einer anderen Variable, wie z.B. dem Nährstoffrückhalt, verändern kann. Die Identifizierung solcher Muster, die als Heteroskedastizität bezeichnet werden, kann Aufschluss über die Konsistenz der Erhaltungseffekte geben. Der Datensatz food_preservation enthält die Ergebnisse verschiedener Konservierungsmethoden für unterschiedliche Lebensmittel, wobei das Gleichgewicht zwischen Nährstofferhalt und Haltbarkeit im Vordergrund steht.
Der DataFrame food_preservation, pandas als pd, numpy als np, seaborn als sns und matplotlib.pyplot als plt wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Versuchsplanung in Python
Anleitung zur Übung
- Überprüfe mit einem geeigneten Diagramm die Heteroskedastizität zwischen
'NutrientRetention'und'ShelfLife'.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Check for heteroscedasticity with a residual plot
sns.____(x='____', y='____',
data=____, lowess=____)
plt.title('Residual Plot of Shelf Life and Nutrient Retention')
plt.xlabel('Nutrient Retention (%)')
plt.ylabel('Residuals')
plt.show()