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。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ実験計画法

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。

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Build lendingclub_multi
___ <-___(___, ___)

# Examine lendingclub_multi results
___