Výpočet chyb odhadu pro skupiny

Jedním ze způsobů, jak snížit chyby odhadu v analýze ACS, je vhodné kombinování odhadů. K tomu lze využít nástroje tidyverse pro skupinovou analýzu dat. V tomto cvičení zkombinuješ odhady chudoby starších mužů a žen ve Vermontu a jako součást této skupinové analýzy použiješ funkci moe_sum(). I když tímto přístupem přijdeš o část detailů, výsledné odhady budou ve vztahu k jejich chybám spolehlivější než před kombinováním.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat amerického sčítání lidu v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Seskup dataset vt_eldpov podle sloupce GEOID.
Ve volání summarize() použij funkci moe_sum() k výpočtu odvozené chyby odhadu.
Zkontroluj, jaký podíl řádků má chyby odhadu přesahující samotné odhady.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Group the dataset and calculate a derived margin of error
vt_eldpov2 <- vt_eldpov %>%
  ___(___) %>%
  summarize(
    estmf = sum(estimate), 
    moemf = ___(___ = moe, estimate = estimate)
  )

# Filter rows where newly-derived margin of error exceeds newly-derived estimate
moe_check2 <- filter(vt_eldpov2, ___ > estmf)

# Check proportion of rows where margin of error exceeds estimate
nrow(moe_check2) / ___(vt_eldpov2)

Upravit a spustit kód