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Como a finalidade do empréstimo afeta o valor financiado?

No último exercício, reduzimos a variável purpose para 4 categorias mais razoáveis e a chamamos de purpose_recode. Como cientista de dados na Lending Club, podemos querer planejar um experimento para examinar como a finalidade do empréstimo influencia o valor financiado, que é o dinheiro efetivamente liberado para o solicitante.

Lembre-se de que, para um teste ANOVA, a hipótese nula é que todas as médias dos valores financiados são iguais entre os níveis de purpose_recode. A hipótese alternativa é que pelo menos um nível de purpose_recode tem média diferente. No entanto, não saberemos qual sem uma análise post hoc, então será útil entender como os resultados da ANOVA são armazenados como um objeto no R.

Este exercício faz parte do curso

Planejamento de Experimentos em R

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Instruções do exercício

  • Use lm() para analisar como a variável purpose_recode afeta funded_amnt. Salve o modelo como um objeto chamado purpose_recode_model.
  • Use summary() para examinar purpose_recode_model. Esses são os resultados da regressão linear.
  • Chame anova() em purpose_recode_model. Salve como um objeto chamado purpose_recode_anova. Imprima-o no console digitando o nome.
  • Por fim, examine a classe de purpose_recode_anova.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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(___)
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