Dostosowanie kowariancji w badaniu wzrostu kurcząt
Wyobraź sobie badanie wzorców wzrostu kurcząt w naukach rolniczych, prowadzone w ramach różnych schematów żywieniowych. Dane z tego badania rzucają światło na złożoną zależność między stosowaną dietą a jej wpływem na masę ciała zwierząt. Zbiór danych zawiera pomiary masy kurcząt w różnym wieku, co umożliwia analizę z uwzględnieniem kowariancji. Zmienna age pełni rolę kowariancji, która może wpływać na zmienną wynikową: weight (masę ciała kurcząt).
Wczytane zostały ramki danych exp_chick_data (dane eksperymentalne) oraz cov_chick_data (dane kowariancji), a także następujące biblioteki:
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Join experimental and covariate data
merged_chick_data = pd.____(____,
____, on='____')
# Print the merged data
print(____)