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Ajustement par covariable avec la croissance des poussins

Imaginez, en sciences agricoles, étudier les profils de croissance de poussins soumis à divers régimes alimentaires. Les données de cette étude mettent en lumière la relation complexe entre leur alimentation et l'effet sur leur poids. Elles incluent des mesures de poids à différents âges, ce qui permet d'explorer l'ajustement par covariable. age sert de covariable et peut influencer la variable à expliquer : le weight des poussins.

Les DataFrames exp_chick_data (données expérimentales) et cov_chick_data (données de covariables) ont été chargés, ainsi que les bibliothèques suivantes :

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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Conception d'expériences en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Join experimental and covariate data
merged_chick_data = pd.____(____, 
                            ____, on='____')

# Print the merged data
print(____)
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