Корректировка по ковариате: рост цыплят
Представьте, что вы изучаете закономерности роста цыплят при различных режимах питания в рамках исследования по сельскохозяйственной науке. Данные этого исследования раскрывают сложную взаимосвязь между рационом питания и его влиянием на массу тела цыплят. Набор данных содержит измерения веса цыплят в разном возрасте, что позволяет применить корректировку по ковариате. Переменная age выступает ковариатой, которая потенциально влияет на зависимую переменную — weight (масса цыплят).
Датафреймы exp_chick_data (экспериментальные данные) и cov_chick_data (данные ковариаты) уже загружены, а также следующие библиотеки:
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Это упражнение является частью курса
Планирование экспериментов в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Join experimental and covariate data
merged_chick_data = pd.____(____,
____, on='____')
# Print the merged data
print(____)