A/B-Tests vs. multivariable Experimente
Der Sinn eines A/B-Tests ist, dass nur eine Sache geändert wird und der Effekt dieser Änderung gemessen wird. Das haben wir in den Beispielen im Video und in den letzten Übungen gesehen. Ein multivariates Experiment wie das ToothGrowth-Experiment aus Kapitel 1 verändert dagegen mehrere Dinge (und ähnelt damit einem Mehrfaktor-Experiment, das wir früher in diesem Kapitel behandelt haben).
Ein multivariater Test bei Lending Club kann alle erklärenden Variablen kombinieren, die wir in diesem Kapitel betrachtet haben. Schauen wir uns an, wie Group, grade und verification_status loan_amnt im Datensatz lendingclub_ab beeinflussen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Verwende
lm(), um den Effekt aller drei erklärenden Variablen aufloan_amntzu untersuchen. Speichere das Ergebnis als Modellobjektlendingclub_multi. - Untersuche
lendingclub_multimittidy()und ziehe deine Schlüsse.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Build lendingclub_multi
___ <-___(___, ___)
# Examine lendingclub_multi results
___