Kovariatenanpassung bei Kükenwachstum
Stell dir vor, du untersuchst in den Agrarwissenschaften die Wachstumsmuster von Küken unter verschiedenen Ernährungsplänen. Die Daten aus dieser Studie beleuchten die komplexe Beziehung zwischen den jeweiligen Diäten und deren Auswirkung auf das Gewicht. Diese Daten enthalten Gewichtsmessungen der Küken in verschiedenen Altersstufen und ermöglichen so die Untersuchung einer Kovariatenanpassung. age dient als Kovariate und kann die Zielvariable beeinflussen: das weight der Küken.
Die DataFrames exp_chick_data (die experimentellen Daten) und cov_chick_data (die Kovariatendaten) wurden zusammen mit den folgenden Bibliotheken geladen:
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Join experimental and covariate data
merged_chick_data = pd.____(____,
____, on='____')
# Print the merged data
print(____)