因此,我试图生成快速的交叉列表,然后运行以下代码,在这里我实质上是试图查看每个公司的平均工人经验在各个地区之间如何变化。此外,我想了解不同公司收入中的ratio_of_subsidized_workers是多少。具体来说,在中位数下降的公司与公司收入分配的平均值之间,补贴工人的比率如何变化。
final_dataset %>%
group_by(firm_revenue) %>%
skim(ratio_of_subsidized_workers)
该代码运行良好,但是不能满足我的需求。
也将赞赏有关如何在R中产生有效统计信息的任何建议>>
因此,我试图生成快速的交叉列表,然后运行以下代码,在这里我实质上是试图查看每个公司的平均工人经验在各个地区之间如何变化。 ...
尝试一下: