ACS hata paylarının hızlı görsel keşfi
Bölüm 1'de, ACS gelir tahminlerinin nokta grafiğini nasıl oluşturacağını öğrendin. Bu bölümde ise, ACS analizlerinde hata paylarını hesaba katmanın önemini de gördün. Hata payları eyalet düzeyi tahminlerde muhtemelen küçük olsa da, ilçe gibi eyalet altı tahminlerde daha belirgin olabilir. Bu egzersizde, tahminlerin etrafındaki hata paylarını ggplot2 ile nasıl görselleştireceğini öğreneceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
Egzersiz talimatları
- Maine'deki ilçeler için ACS'den medyan hane geliri veri kümesini al.
- Her bir tahminin etrafındaki hata payıyla tanımlanan yatay hata çubuklarını oluşturmak için ggplot2'de
geom_errorbarh()fonksiyonunu kullan. - ggplot2 grafiğine
geom_point()ile noktalar ekle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Request median household income data
maine_inc <- ___(___ = "county",
variables = c(hhincome = "B19013_001"),
___ = "ME")
# Generate horizontal error bars with dots
ggplot(___, aes(x = estimate, y = NAME)) +
___(aes(xmin = estimate - moe, xmax = estimate + moe)) +
___()