A/B 測試 vs. 多變量實驗
A/B 測試的重點是一次只改變一個因素，並量化該改變的效果。你在影片與前幾個練習中已經看過這做法。相對地，多變量實驗（例如第 1 章的 ToothGrowth 實驗）會同時改變數個因素（也類似本章先前介紹的多因子實驗）。
在 Lending Club 的多變量測試中，我們可以把本章探討過的所有解釋變數一起納入。現在來看看在 lendingclub_ab 資料集中，Group、grade 與 verification_status 如何影響 loan_amnt。
本練習屬於課程
R 的實驗設計
練習說明
- 使用
lm()同時檢視三個解釋變數對loan_amnt的影響。將結果儲存為名為lendingclub_multi的模型物件。 - 使用
tidy()檢視lendingclub_multi，並撰寫你的結論。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Build lendingclub_multi
___ <-___(___, ___)
# Examine lendingclub_multi results
___