Description Usage Arguments Value Examples
View source: R/imputation_sample.R
Memilih sampel imputasi dari filter yang telah dibuat dengan total weight tertentu
1 2 | imputation_sample(x, filters, weight_aggregate, weight_col, iter = 1,
sample_flag = "1")
|
x |
Dataset yang digunakan. |
filters |
Filter yang telah dibuat dengan fungsi |
weight_aggregate |
Besaran agregat weight dari sampel terpilih yang diinginkan. |
weight_col |
Kolom yang digunakan sebagai weight dalam pemilihan sampel apabila tersedia. |
iter |
Jumlah iterasi pengacakan dan pengambilan sampel yang diinginkan (semakin tinggi maka weight akan semakin sesuai). |
sample_flag |
Identitas dari sampel yang dihasilkan. |
Data yang telah diberi flag untuk sampel terpilih yang selanjutnya dapat diubah atributnya menggunakan fungsi mutate_sample
.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # Membuat filter berbeda
filter_1 = create_filter(NAMA_PROV == "ACEH", KLASIFIKASI == 1)
filter_2 = create_filter(NAMA_PROV == "RIAU" | NAMA_PROV == "SUMATERA BARAT", KLASIFIKASI == 2)
imputation_sample(x = sakernas_dummy, filters = filter_1, weight_aggregate = 10000, weight_col = Weight_R, sample_flag = "aceh_1")
imputation_sample(x = sakernas_dummy, filters = filter_2, weight_aggregate = 5000, weight_col = Weight_R, sample_flag = "riau_sumbar_2")
# Membandingkan hasil sampel dengan jumlah iterasi berbeda
my_filter = create_filter(NAMA_PROV == "SUMATERA BARAT", KLASIFIKASI == 2)
imputation_sample(x = sakernas_dummy, filters = my_filter, weight_aggregate = 73955, weight_col = Weight_R, iter = 1)
imputation_sample(x = sakernas_dummy, filters = my_filter, weight_aggregate = 73955, weight_col = Weight_R, iter = 100)
|
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.