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演習

A/Bテスト vs. 多変量実験

A/Bテストの要点は、1つだけ変更してその影響を測定することです。これは動画や直前の演習の例で見てきました。一方で、第1章の ToothGrowth 実験のような多変量実験は、複数の要因を同時に変える実験です(本章の前半で扱った多因子実験と近い考え方です)。

Lending Club の多変量テストでは、本章で扱ったすべての説明変数を組み合わせることができます。lendingclub_ab データセットで、Group、grade、verification_status が loan_amnt にどのように影響するかを確認しましょう。

指示

100 XP
  • lm() を使って、3つの説明変数すべてが loan_amnt に与える影響を調べてください。モデルオブジェクト名は lendingclub_multi として保存します。
  • tidy() で lendingclub_multi を確認し、結果から結論を述べてください。