Correzione per covariate con la crescita dei pulcini
Immagina, nell'ambito delle scienze agrarie, di studiare i pattern di crescita dei pulcini sotto diversi regimi alimentari. I dati di questo studio fanno luce sulla relazione tra le varie diete e il conseguente impatto sul loro peso. Il dataset include misurazioni del peso dei pulcini a età diverse, permettendo di esplorare la correzione per covariate. age funge da covariata, potenzialmente in grado di influenzare la variabile di esito: il weight dei pulcini.
I DataFrame exp_chick_data, i dati sperimentali, e cov_chick_data, i dati delle covariate, sono stati caricati, insieme alle seguenti librerie:
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Questo esercizio fa parte del corso
Progettazione Sperimentale in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Join experimental and covariate data
merged_chick_data = pd.____(____,
____, on='____')
# Print the merged data
print(____)