Nidificare per topic e paese

Nel capitolo precedente, hai costruito un modello lineare per ciascun paese nidificando i dati per paese, adattando un modello a ogni insieme di dati, poi ripulendo ogni modello con broom e facendo l’unnesting dei coefficienti. Il codice era simile a questo:

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

Ora modellerai di nuovo il cambiamento della percentuale di "yes" nel tempo, ma invece di adattare un modello per ogni paese, ne adatterai uno per ogni combinazione di paese e topic.