ตรวจสอบภาวะความแปรปรวนไม่คงที่ในอายุการเก็บรักษา
ในการศึกษาวิธีการถนอมอาหาร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าความแปรปรวนของตัวแปรหนึ่ง เช่น อายุการเก็บรักษา อาจเปลี่ยนแปลงไปตามช่วงค่าของตัวแปรอีกตัวหนึ่ง เช่น การคงคุณค่าสารอาหาร การระบุรูปแบบดังกล่าว ซึ่งเรียกว่าภาวะความแปรปรวนไม่คงที่ (heteroscedasticity) ช่วยให้เข้าใจความสม่ำเสมอของผลลัพธ์จากการถนอมอาหารได้ดียิ่งขึ้น ชุดข้อมูล food_preservation รวบรวมผลลัพธ์ของวิธีการถนอมอาหารหลากหลายรูปแบบที่ทดสอบกับอาหารประเภทต่าง ๆ โดยเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างการคงคุณค่าสารอาหารและอายุการเก็บรักษาที่ได้
โหลด DataFrame food_preservation, pandas ในชื่อ pd, numpy ในชื่อ np, seaborn ในชื่อ sns และ matplotlib.pyplot ในชื่อ plt ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การออกแบบการทดลองด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้กราฟที่เหมาะสมเพื่อตรวจสอบภาวะความแปรปรวนไม่คงที่ระหว่าง
'NutrientRetention'และ'ShelfLife'
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()