L'objectif du prêt influe-t-il sur le montant financé?
Dans le dernier exercice, nous avons réduit la variable purpose à 4 catégories plus raisonnables et l'avons nommée purpose_recode. En tant que scientifique des données chez Lending Club, vous pourriez vouloir concevoir une expérience pour examiner comment l'objectif du prêt influence le montant financé, c'est-à-dire la somme réellement versée au demandeur.
Rappelez-vous que pour un test d'ANOVA, l'hypothèse nulle stipule que toutes les moyennes des montants financés sont égales pour tous les niveaux de purpose_recode. L'hypothèse alternative est qu'au moins un niveau de purpose_recode a une moyenne différente. Toutefois, nous ne saurons pas lequel sans une analyse a posteriori. Il sera donc utile de savoir comment les résultats d'une ANOVA sont stockés comme objet dans R.
Cette activité fait partie du cours
Plan d'expériences avec R
Instructions de l’exercice
- Utilisez
lm()pour examiner comment la variablepurpose_recodeaffectefunded_amnt. Enregistrez le modèle dans un objet appelépurpose_recode_model. - Utilisez
summary()pour examinerpurpose_recode_model. Ce sont les résultats de la régression linéaire. - Appelez
anova()surpurpose_recode_model. Enregistrez le résultat dans un objet appelépurpose_recode_anova. Affichez-le dans la console en le tapant. - Enfin, examinez la classe de
purpose_recode_anova.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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(___)