Aandeel vrouwelijke leners

In de vorige oefening stratificeerde je op jaar en ras (of etniciteit). Er zijn echter nog veel andere manieren om de gegevens op te delen. In deze en de volgende oefening bepaal je per jaar het aandeel vrouwelijke leners in stedelijke en landelijke gebieden. Deze oefening is net iets anders dan de vorige, omdat je niet alleen aantallen zoekt, maar de proportie vrouwelijke leners geconditioneerd op het jaar.

In deze oefening hebben we een functie gedefinieerd die het aandeel vrouwelijke leners voor stedelijke en landelijke gebieden bepaalt: female_residence_prop().

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Schaalbare gegevensverwerking in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Roep female_residence_prop() aan om het aandeel vrouwelijke leners voor stedelijke en landelijke gebieden in 2015 te bepalen:
- Het eerste argument is de data, mort.
- Het tweede argument is een logische vector die overeenkomt met de rijnummers van 2015.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

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
___(___, ___)

Code bewerken en uitvoeren