Anidar por tema y país

En el capítulo anterior, construiste un modelo lineal para cada país anidando los datos por país, ajustando un modelo a cada conjunto, y luego ordenando cada modelo con broom y desanidando los coeficientes. El código tenía un aspecto similar a este:

country_coefficients <- by_year_country %>%
  nest(-country) %>%
  mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)),
         tidied = map(model, tidy)) %>%
  unnest(tidied)

Ahora volverás a modelar el cambio en el porcentaje de votos "yes" a lo largo del tiempo, pero en lugar de ajustar un único modelo por país, ajustarás uno para cada combinación de país y tema.