Contrôle de l'hétéroscédasticité de la durée de conservation
Lorsque l'on étudie les méthodes de conservation des aliments, il est essentiel de comprendre comment la variance d'une variable, telle que la durée de conservation, peut varier en fonction d'une autre variable, telle que la rétention des nutriments. L'identification de ces modèles, connus sous le nom d'hétéroscédasticité, peut fournir des indications sur la cohérence des effets de préservation. L'ensemble de données food_preservation présente les résultats de diverses méthodes de conservation sur différents types d'aliments, en mettant particulièrement en évidence l'équilibre entre la rétention des nutriments et la durée de conservation qui en résulte.
Les DataFrame food_preservation, pandas comme pd, numpy comme np, seaborn comme sns, et matplotlib.pyplot comme plt ont été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Conception expérimentale en Python
Instructions
- Utilisez un graphique approprié pour vérifier l'hétéroscédasticité entre
'NutrientRetention'et'ShelfLife'.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()