Cum influențează scopul împrumutului suma finanțată?

În exercițiul anterior, am redus variabila purpose la 4 categorii mai relevante și am salvat-o sub numele purpose_recode. Ca om de știință al datelor la Lending Club, poate vrei să proiectezi un experiment în care să analizezi cum influențează scopul împrumutului suma finanțată – adică banii efectiv acordați solicitantului.

Amintește-ți că, pentru un test ANOVA, ipoteza nulă presupune că toate mediile sumelor finanțate sunt egale între nivelurile variabilei purpose_recode. Ipoteza alternativă este că cel puțin un nivel al variabilei purpose_recode are o medie diferită. Fără o analiză post hoc, nu vom ști însă care anume – de aceea este util să știi cum sunt stocate rezultatele ANOVA ca obiect în R.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește lm() pentru a analiza cum influențează variabila purpose_recode valoarea funded_amnt. Salvează modelul ca obiect cu numele purpose_recode_model.
Folosește summary() pentru a examina purpose_recode_model. Acestea sunt rezultatele regresiei liniare.
Aplică anova() pe purpose_recode_model. Salvează rezultatul ca obiect cu numele purpose_recode_anova și afișează-l în consolă tastând numele său.
În final, verifică clasa obiectului purpose_recode_anova.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(___)

Editează și rulează codul