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Expériences à facteurs multiples

Nous avons vérifié si l'objectif d'un prêt influence le montant financé et constaté que oui. Toutefois, il est peu probable que les prêts soient financés uniquement selon leur objectif déclaré. Il est plus vraisemblable que l'entreprise considère le dossier global d'une personne avant de décider d'accorder un prêt.

Dans une expérience à facteurs multiples, on peut examiner plus d'un facteur explicatif. Comme dans nos expériences sur ToothGrowth au chapitre 1, on peut tenter de contrôler deux (ou plus !) facteurs différents et voir leur effet sur le résultat. Nous utilisons des données ouvertes, donc nous ne pouvons pas réellement contrôler les facteurs ici (ils sont saisis lorsqu'une personne remplit sa demande de prêt), mais voyons comment quelques autres facteurs influencent le montant financé.

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Plan d'expériences avec R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez aov() pour créer en une seule étape un modèle linéaire et une ANOVA, afin d'examiner comment purpose_recode et la durée d'emploi (emp_length) influencent le montant financé. Enregistrez le tout dans l'objet purpose_emp_aov et affichez le résultat.
  • L'impression de purpose_emp_aov n'affiche pas les valeurs p, qui pourraient nous intéresser. Affichez-les en appelant summary() sur l'objet aov.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use aov() to build purpose_emp_aov
___ <- aov(funded_amnt ~ ___ + ___, ___ = ___)

# Print purpose_emp_aov to the console
purpose_emp_aov

# Call summary() to see the p-values
summary(___)
Modifier et exécuter le code