여성 대출 비율

이전 연습 문제에서는 연도와 인종(또는 민족성)으로 계층화했어요. 하지만 데이터를 분할하는 방법은 이 외에도 많습니다. 이번 연습 문제와 다음 문제에서는 연도별로 도시와 농촌 지역에서의 여성 대출자 비율을 구해 보겠습니다. 이번 문제는 단순히 개수를 세는 것이 아니라, 연도에 조건부인 여성 대출자의 비율을 구한다는 점에서 이전 문제와 조금 다릅니다.

이 연습 문제에서는 도시와 농촌 지역 각각에 대해 여성 대출자 비율을 계산하는 함수 female_residence_prop()가 미리 정의되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 확장 가능한 데이터 처리

강의 보기

연습 안내

2015년에 대해 도시와 농촌 지역의 여성 대출자 비율을 구하려면 female_residence_prop()를 호출하세요:
- 첫 번째 인자는 데이터 mort입니다.
- 두 번째 인자는 2015년의 행 번호에 해당하는 논리형 벡터입니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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
___(___, ___)

코드 편집 및 실행