Post on 01-Feb-2016
description
Albert Satorra ECP2010
Dades del TitanicDades del Titanic
http://ssi.umh.ac.be/titanic.htmlhttp://ssi.umh.ac.be/titanic.html
Relació entre variables categòriques
Albert Satorra ECP2010
Albert Satorra ECP2010
En el desastre del Titànic, En el desastre del Titànic, les dones tenien més les dones tenien més possibilitats de salvar-se que possibilitats de salvar-se que els homesels homes ? ?
Albert Satorra ECP2010
Associació entreAssociació entre
Gènere & SobreviuenGènere & SobreviuenClasse & Sobreviuen Classe & Sobreviuen Gènere & Classe Gènere & Classe ......
Albert Satorra ECP2010
data=data=read.table("http://www.econ.upf.edu/~satorra/dades/Titanic.txt", header=T)
dim(data)[1] 2200 4
taula=ftable(data) sobreviu no yesclasse adult home 1st adult female 4 140 male 118 56 child female 0 1 male 0 52nd adult female 13 80 male 154 14 child female 0 13 male 0 113rd adult female 89 76 male 387 75 child female 17 14 male 35 13crew adult female 3 20 male 670 192 child female 0 0 male 0 0dim(table(data))[1] 4 2 2 2
Genere-sobreviu | adult
taula=ftable(data[,c(2,3,4)])taula sobreviu no yesadult home adult female 109 316 male 1329 337child female 17 28 male 35 29
round(prop.table(taula,1),2) sobreviu no yesadult home adult female 0.26 0.74 male 0.80 0.20child female 0.38 0.62 male 0.55 0.45
Albert Satorra ECP2010
Genere-sobreviu | adult class
round(prop.table(taula,1),2) sobreviu no yesclasse adult home 1st adult female 0.03 0.97 male 0.68 0.32 child female 0.00 1.00 male 0.00 1.002nd adult female 0.14 0.86 male 0.92 0.08 child female 0.00 1.00 male 0.00 1.003rd adult female 0.54 0.46 male 0.84 0.16 child female 0.55 0.45 male 0.73 0.27crew adult female 0.13 0.87 male 0.78 0.22 child female NaN NaN male NaN NaN
Genere-sobreviu | class
taula=ftable(data[,c(1,3,4)])
round(prop.table(taula,1),3) sobreviu no yesclasse home 1st female 0.028 0.972 male 0.659 0.3412nd female 0.123 0.877 male 0.860 0.1403rd female 0.541 0.459 male 0.827 0.173crew female 0.130 0.870 male 0.777 0.223
Albert Satorra ECP2010
Taula de contingènciaTaula de contingència
Freqüències marginals (fila/ columna)Freqüències marginals (fila/ columna) > ftable(table(data[,c(3,4)]))
no yes
female 126 344
male 1364 366apply( ftable(table(data[,c(3,4)])), 1, sum)
Marginal fila:
[1] 470 1730apply( ftable(table(data[,c(3,4)])), 2, sum)
Marginal columna:
[1] 1490 710>
Albert Satorra ECP2010
Associació Associació Gènere & SobreviuenGènere & Sobreviuen
round(100*ftable(table(data[,c(3,4)]))/apply(ftable(table(data[,c(3,4)])),1,sum),1)
no yes
female 26.8 73.2
male 78.8 21.2
Albert Satorra ECP2010
Taula de contingència Taula de contingència
dim(table(data))[1] 4 2 2 2
apply(table(data), c(1,3), sum)
female male 1st 145 179 2nd 106 179 3rd 196 510 crew 23 862
Albert Satorra ECP2010
Distribucions marginalsDistribucions marginalsfila/columna fila/columna
> apply(apply(table(data), c(1,3), sum),1,sum)
1st 2nd 3rd crew
324 285 706 885
> apply(apply(table(data), c(1,3), sum),2,sum)
female male
470 1730 >
Albert Satorra ECP2010
Taula de Freqüències Taula de Freqüències condicionades (fila)condicionades (fila)
round(100*ftable(table(data[,c(1,3)]))/apply(ftable(table(data[,c(1,3)])),1,sum),1)
female male
1st 44.8 55.2
2nd 37.2 62.8
3rd 27.8 72.2
crew 2.6 97.4
A 1ra classe, hi ha quasi tants homes com dones. A 3ra classe, els homes dupliquen les dones.
Albert Satorra ECP2010
Associació Associació Classe & SobreviuenClasse & Sobreviuen
> round(100*ftable(table(data[,c(1,4)]))/apply(ftable(table(data[,c(1,4)])),1,sum),1)
no yes
1st 37.7 62.3
2nd 58.6 41.4
3rd 74.8 25.2
crew 76.0 24.0
Albert Satorra ECP2010
> round(prop.table(ftable(data[,c(1,4)]),1),3) sobreviu no yesclasse 1st 0.377 0.6232nd 0.586 0.4143rd 0.748 0.252crew 0.760 0.240> round(prop.table(ftable(data[,c(3,1,4)]),1),3) sobreviu no yeshome classe female 1st 0.028 0.972 2nd 0.123 0.877 3rd 0.541 0.459 crew 0.130 0.870male 1st 0.659 0.341 2nd 0.860 0.140 3rd 0.827 0.173 crew 0.777 0.223
>