1. Nauka
    2. /
  2. Projekty
    3. /
  3. Analiza danych ze spisu powszechnego USA w R
Connected

ćwiczenie

Obliczanie grupowych marginesów błędu

Jednym ze sposobów na zmniejszenie marginesów błędu w analizie ACS jest łączenie estymatorów tam, gdzie jest to uzasadnione. Można to osiągnąć za pomocą narzędzi tidyverse do grupowej analizy danych. W tym ćwiczeniu połączysz estymatory dotyczące ubóstwa wśród starszych mężczyzn i kobiet w stanie Vermont, a następnie użyjesz funkcji moe_sum() jako części tej grupowej analizy. Choć takie podejście wiąże się z utratą pewnych szczegółów, uzyskane estymatory będą bardziej wiarygodne w stosunku do swoich marginesów błędu niż przed ich połączeniem.

Instrukcje

100 XP
  • Pogrupuj zbiór danych vt_eldpov według kolumny GEOID.
  • W wywołaniu funkcji summarize() użyj funkcji moe_sum(), aby obliczyć pochodny margines błędu.
  • Sprawdź, jaki odsetek wierszy ma marginesy błędu przekraczające wartości ich estymatorów.