Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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**コンテキスト**
実践シナリオ：UIW工学部は、自らのプログラムにより多くの学生を募集したいと考えています。彼らは数学の成績が優れた学生を募集します。また、募集の可能性を高めるために、学部は奨学金の対象となる学生を探します。奨学金の対象となる学生は、おそらく社会経済的背景が低い家庭出身です。これを示す1つの方法は、学区が州を通じて受け取る連邦収入の額を見ることです。学校が多額の連邦収入を得ていることは、生徒の大部分が低所得家庭出身であることを示しています。
**列の注釈**
すべてのデータは2017年度のものです。個々の学校ではなく、各州内の学区のみが表されています。
**財政**
t_fed_rev：州を通じて各学区に支給される連邦収入の合計。
C14 - 州を通じた連邦収入 - タイトル1（「子どもたちを放り出さない」法）。
C25 - 州を通じた連邦収入 - 児童栄養法。
タイトル1は、すべての生徒の学業成績を向上させるために学校で実施されているプログラムです。このプログラムは、生徒の少なくとも40％が低所得家庭出身である学校で利用できます。
児童栄養プログラムは、子どもたちが成長し学ぶために必要な食事を摂取できるようにするものです。これらのプログラムに多額の連邦収入を得ている学校は、低所得家庭出身の生徒も多いことを示しています。
**数学の成績**
2017年、全生徒（合計）の8年生の数学
average_scale_score：NAEP数学試験を受験した8年生の州平均点数。
##**データ処理**
財政：
https://www.census.gov/programs-surveys/school-finances/data/tables.html
数学の成績：
https://www.nationsreportcard.gov/ndecore/xplore/NDE
**謝辞**
データは、米国国勢調査局と全米学習到達度報告書（NAEPデータエクスプローラーを使用）から取得しています。
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