Proporsi Peminjam Perempuan

Pada latihan sebelumnya, Anda melakukan stratifikasi berdasarkan tahun dan ras (atau etnis). Namun, ada banyak cara lain untuk membagi himpunan data. Dalam latihan ini dan berikutnya, Anda akan mencari proporsi peminjam perempuan di wilayah urban dan rural menurut tahun. Latihan ini sedikit berbeda dari yang sebelumnya karena alih-alih hanya menghitung jumlah, Anda ingin mendapatkan proporsi peminjam perempuan yang dikondisikan pada tahun.

Dalam latihan ini, kami telah mendefinisikan sebuah fungsi yang menemukan proporsi peminjam perempuan untuk wilayah urban dan rural: female_residence_prop().

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemrosesan Data yang Dapat Diskalakan di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Panggil female_residence_prop() untuk menemukan proporsi peminjam perempuan untuk wilayah urban dan rural pada 2015:
- Argumen pertama adalah datanya, mort.
- Argumen kedua adalah vektor logika yang sesuai dengan nomor baris untuk 2015.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

female_residence_prop <- function(x, rows) {
    x_subset <- x[rows, ]
    # Find the proportion of female borrowers in urban areas
    prop_female_urban <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 & 
                                 x_subset[, "msa"] == 1) / 
        sum(x_subset[, "msa"] == 1)
    # Find the proportion of female borrowers in rural areas
    prop_female_rural <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 & 
                                 x_subset[, "msa"] == 0) / 
        sum(x_subset[, "msa"] == 0)
    
    c(prop_female_urban, prop_female_rural)
}

# Find the proportion of female borrowers in 2015
___(___, ___)

Edit dan Jalankan Kode