Imbriquer par sujet et par pays

Dans le dernier chapitre, vous avez construit un modèle linéaire pour chaque pays en imbriquant les données par pays, en ajustant un modèle à chaque ensemble de données, puis en « nettoyant » chaque modèle avec broom et en désimbriquant les coefficients. Le code ressemblait à ceci :

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

Maintenant, vous allez de nouveau modéliser l'évolution du « pourcentage » de votes oui dans le temps, mais au lieu d'ajuster un modèle par pays, vous en ajusterez un pour chaque combinaison de pays et de sujet.