Wie beeinflusst der Darlehenszweck den ausbezahlten Betrag?

In der letzten Übung haben wir die Variable purpose auf vier sinnvollere Kategorien reduziert und purpose_recode genannt. Als Data Scientist bei Lending Club könnten wir ein Experiment entwerfen, um zu untersuchen, wie der Darlehenszweck den ausbezahlten Betrag beeinflusst – also das Geld, das tatsächlich an die Antragstellerin oder den Antragsteller ausgezahlt wird.

Denk daran: Für einen ANOVA‑Test ist die Nullhypothese, dass alle durchschnittlichen Auszahlungsbeträge über die Stufen von purpose_recode hinweg gleich sind. Die Alternativhypothese besagt, dass mindestens eine Stufe von purpose_recode einen anderen Mittelwert hat. Ohne Post-hoc-Analyse wissen wir jedoch nicht, welche. Daher ist es hilfreich zu verstehen, wie ANOVA-Ergebnisse in R als Objekt gespeichert werden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Versuchsplanung in R

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Anleitung zur Übung

Verwende lm(), um zu untersuchen, wie purpose_recode funded_amnt beeinflusst. Speichere das Modell in einem Objekt namens purpose_recode_model.
Verwende summary(), um purpose_recode_model zu untersuchen. Das sind die Ergebnisse der linearen Regression.
Rufe anova() auf purpose_recode_model auf. Speichere das Ergebnis in einem Objekt namens purpose_recode_anova. Gib es aus, indem du es eintippst.
Untersuche abschließend die Klasse von purpose_recode_anova.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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(___)

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