女性借款者占比

在上一个练习中，您按年份和种族（或族裔）进行了分层。不过，划分数据还有很多其他方式。本练习和下一个练习中，您将按年份计算城市与农村地区中女性借款者的占比。这个练习与上一个略有不同，因为您不再只是计算数量，而是要在给定年份的前提下，得到女性借款者的「比例」。

在本练习中，我们已经定义了一个函数，用于计算城市与农村地区中女性借款者的比例：female_residence_prop()。

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练习说明

调用 female_residence_prop()，计算 2015 年城市与农村地区女性借款者的比例：
- 第一个参数是数据 mort。
- 第二个参数是一个逻辑向量，对应 2015 年的行号。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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
___(___, ___)

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