Jak cel pożyczki wpływa na przyznaną kwotę?
W poprzednim ćwiczeniu zmienną purpose uproszczono do 4 bardziej czytelnych kategorii i zapisano jako purpose_recode. Jako analityk danych w Lending Club możesz chcieć zaprojektować eksperyment, w którym sprawdzisz, jak cel pożyczki wpływa na przyznaną kwotę – czyli pieniądze faktycznie wypłacone wnioskodawcy.
Pamiętaj, że w teście ANOVA hipoteza zerowa zakłada, że średnie przyznane kwoty są równe we wszystkich poziomach zmiennej purpose_recode. Hipoteza alternatywna mówi, że przynajmniej jeden poziom purpose_recode ma inną średnią. Bez analizy post hoc nie będziemy jednak wiedzieć, który to poziom – dlatego warto wiedzieć, jak wyniki ANOVA są przechowywane jako obiekt w R.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
lm(), aby sprawdzić, jak zmiennapurpose_recodewpływa nafunded_amnt. Zapisz model jako obiekt o nazwiepurpose_recode_model. - Użyj
summary(), aby zbadaćpurpose_recode_model. Zobaczysz wyniki regresji liniowej. - Wywołaj
anova()napurpose_recode_model. Zapisz wynik jako obiekt o nazwiepurpose_recode_anovai wyświetl go w konsoli, wpisując jego nazwę. - Na koniec sprawdź klasę obiektu
purpose_recode_anova.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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(___)