Jak účel půjčky ovlivňuje financovanou částku?

V předchozím cvičení jsme proměnnou purpose zredukovali na přehlednější 4 kategorie a uložili ji jako purpose_recode. Jako datový analytik/analytička v Lending Club možná budeš chtít navrhnout experiment, který zkoumá, jak účel půjčky ovlivňuje financovanou částku – tedy peníze skutečně vyplacené žadateli.

Měj na paměti, že nulová hypotéza testu ANOVA říká, že průměrné financované částky jsou ve všech úrovních proměnné purpose_recode stejné. Alternativní hypotéza tvrdí, že alespoň jedna úroveň purpose_recode má jiný průměr. Bez post hoc analýzy ale nevíme která – proto se hodí vědět, jak se výsledky ANOVA ukládají jako objekt v R.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimental Design in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí lm() zjisti, jak proměnná purpose_recode ovlivňuje funded_amnt. Ulož model jako objekt s názvem purpose_recode_model.
Pomocí summary() prozkoumej purpose_recode_model. To jsou výsledky lineární regrese.
Zavolej anova() na purpose_recode_model. Výsledek ulož jako objekt purpose_recode_anova a vypiš ho do konzole zadáním jeho názvu.
Nakonec zjisti třídu objektu purpose_recode_anova.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Build a linear regression model, purpose_recode_model
___ <- lm(funded_amnt ~ ___, data = ___)

# Examine results of purpose_recode_model
___(purpose_recode_model)

# Get anova results and save as purpose_recode_anova
___ <- anova(___)

# Print purpose_recode_anova
___

# Examine class of purpose_recode_anova
class(___)

Upravit a spustit kód