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Verifica l'eteroschedasticità nella shelf life

Quando analizzi i metodi di conservazione degli alimenti, è fondamentale capire come la varianza di una variabile, come la shelf life, possa cambiare al variare di un'altra variabile, come la conservazione dei nutrienti. Individuare questi schemi, noti come eteroschedasticità, può offrire indicazioni sulla coerenza degli effetti della conservazione. Il dataset food_preservation raccoglie i risultati di vari metodi di conservazione su diversi tipi di alimenti, evidenziando in particolare l’equilibrio tra conservazione dei nutrienti e shelf life risultante.

Il DataFrame food_preservation, pandas come pd, numpy come np, seaborn come sns e matplotlib.pyplot come plt sono già stati caricati per te.

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Progettazione Sperimentale in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa un grafico adeguato per verificare l'eteroschedasticità tra 'NutrientRetention' e 'ShelfLife'.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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()
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