¿Cómo afecta el propósito del préstamo al monto financiado?
En el ejercicio anterior, redujimos la variable purpose a 4 categorías más manejables y la llamamos purpose_recode. Como científica/o de datos en Lending Club, podríamos querer diseñar un experimento para analizar cómo el propósito del préstamo influye en el monto financiado, que es el dinero realmente otorgado a la persona solicitante.
Recuerda que para una prueba ANOVA, la hipótesis nula afirma que todas las medias del monto financiado son iguales en todos los niveles de purpose_recode. La hipótesis alternativa es que al menos un nivel de purpose_recode tiene una media diferente. Sin embargo, no sabremos cuál sin realizar un análisis post hoc, así que será útil saber cómo se almacenan los resultados de ANOVA como objeto en R.
Este ejercicio forma parte del curso
Diseño experimental en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
lm()para ver cómo la variablepurpose_recodeafecta afunded_amnt. Guarda el modelo en un objeto llamadopurpose_recode_model. - Usa
summary()para examinarpurpose_recode_model. Estos son los resultados de la regresión lineal. - Llama a
anova()sobrepurpose_recode_model. Guarda el resultado en un objeto llamadopurpose_recode_anova. Imprímelo en la consola escribiendo su nombre. - Por último, examina la clase de
purpose_recode_anova.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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(___)