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Ajustement par covariable avec la croissance des poussins

Imaginez étudier en sciences agronomiques les profils de croissance de poussins soumis à différents régimes alimentaires. Les données de cette étude éclairent la relation complexe entre les régimes et leur impact sur le poids. Elles incluent des mesures de poids à différents âges, ce qui permet d’explorer l’ajustement par covariable. age sert ici de covariable, susceptible d’influencer la variable de résultat : 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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<cours>Conception expérimentale en Python</cours>
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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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