शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Covariate adjustment के साथ चूज़ों की ग्रोथ

मान लीजिए कि आप एग्रिकल्चरल साइंस में अलग-अलग डाइटरी रेजिमेन के तहत चूज़ों के ग्रोथ पैटर्न का अध्ययन कर रहे हैं। इस स्टडी के डेटा से उनकी डाइट और वज़न पर उसके प्रभाव के बीच के जटिल संबंध पर रोशनी पड़ती है। इसमें अलग-अलग उम्रों पर चूज़ों के वज़न की माप शामिल है, जिससे covariate adjustment की जाँच की जा सकती है। यहाँ age एक covariate की तरह काम करता है, जो आउटकम वैरिएबल — चूज़ों का weight — को प्रभावित कर सकता है।

DataFrames exp_chick_data (experimental data) और cov_chick_data (covariate data) लोड कर दिए गए हैं, साथ ही ये लाइब्रेरीज़ भी:

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Experimental Design

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

# Print the merged data
print(____)
कोड संपादित करें और चलाएँ