हर linear regression मॉडल को टाइडि करें
आपने अब प्रत्येक nested डेटासेट पर linear regression चलाया है और सूची कॉलम model में एक linear मॉडल स्टोर है। लेकिन आप इन मॉडलों को तब तक दोबारा संयोजित नहीं कर सकते जब तक आप प्रत्येक मॉडल को कॉफीशिएंट्स की टेबल में टाइडि न कर लें। ऐसा करने के लिए, आपको map() का एक बार और उपयोग करना होगा और broom पैकेज के tidy() फंक्शन का इस्तेमाल करना होगा।
याद रखें कि आप map() को सीधे कोई फंक्शन दे सकते हैं (जैसे map(models, tidy)) ताकि वह उस सूची के प्रत्येक आइटम पर वही फंक्शन लागू कर दे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
अभ्यास निर्देश
broomपैकेज लोड करें।map()फंक्शन का उपयोग करकेmodelकॉलम में मौजूद प्रत्येक linear मॉडल परtidy()फंक्शन अप्लाई करें, औरtidiedनाम का नया कॉलम बनाएँ।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the broom package
# Add another mutate that applies tidy() to each model
by_year_country %>%
nest(-country) %>%
mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)))