LU-aps-stat-prakt-2.R

### Apsekojumu statistika
### Praktiskie darbi 2

# Direktorija datiem
# Pirmajā reizē ir jāizveido
dir.data <- "~/ApsStat/Data"

# Saite uz datu failu
file.data <- file.path("http://home.lu.lv/~pm90015/work/LU",
                       "ApsekojumuStatistika/Data/Population.Rdata")

# Bibliotēku instalācija - tikai vienu reizi
install.packages(c("data.table", "sampling", "survey"))

# Bibliotēku ielādēšana
require(data.table)
require(sampling)
require(survey)


# Dati ####

# Nomainam darba direktoriju
setwd(dir.data)

# Nolādējam datu failu
download.file(file.data, "Population.Rdata")

# Atveram datu failu
load("Population.Rdata")

# Personu rāmis data.table formātā
pop


# 1. uzdevums ###

# Ierakstu skaits
pop[, .N]

# Ierakstu skaits sadalījumā pēc pazīmes
pop[, .N, keyby = eka]
pop[, .N, keyby = J100]

# Mainīgo aprēķins ar :=
pop[, y := as.integer(eka == 2)]
pop[, x := as.integer(J100 == 1 & !is.na(J100))]

# Ierakstu skaits sadalījumā pēc vairākām pazīmēm
pop[, .N, keyby = list(y, x)]
pop[, .N, keyby = .(y, x)]

# Korelācijas koeficients
pop[, cor(y,x)]

# Proporcija
pop[, sum(y) / .N]
pop[, sum(y) / .N, keyby = x]

# Dispersija
pop[, var(y)]
pop[, var(y), keyby = x]



# 2. uzdevums

# Apkopošana mājsaimniecību līmenī
popH <- pop[, list(N = .N, y = mean(y), x = mean(x)), keyby = H_ID]
popH

popH[, .N, keyby = x]

popH[, cor(y, x)]