Proporção de Mulheres Tomadoras de Empréstimo
No último exercício, você estratificou por ano e raça (ou etnia). Contudo, há muitas outras formas de particionar os dados. Neste exercício e no próximo, você vai encontrar a proporção de tomadoras de empréstimo em áreas urbanas e rurais por ano. Este exercício é um pouco diferente do anterior porque, em vez de simplesmente contar ocorrências, você quer obter a proporção de mulheres tomadoras de empréstimo condicionada ao ano.
Neste exercício, definimos uma função que encontra a proporção de mulheres tomadoras de empréstimo para áreas urbanas e rurais: female_residence_prop().
Este exercício faz parte do curso
Processamento de Dados em Escala no R
Instruções do exercício
- Chame
female_residence_prop()para encontrar a proporção de mulheres tomadoras de empréstimo em áreas urbanas e rurais para 2015:- O primeiro argumento é o conjunto de dados,
mort. - O segundo argumento é um vetor lógico correspondente às linhas de 2015.
- O primeiro argumento é o conjunto de dados,
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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
___(___, ___)