トピックと国でのネスト
前のチャプターでは、各国ごとにデータをネストし、各データセットにモデルを当て、broom で各モデルを整形してから係数をアンネストすることで、国ごとの線形モデルを作成しました。コードは次のようなものでした。
country_coefficients <- by_year_country %>%
nest(-country) %>%
mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)),
tidied = map(model, tidy)) %>%
unnest(tidied)
ここでも時間とともに「賛成の割合」の変化をモデリングしますが、今回は各国ごとに1つのモデルではなく、国とトピックの組み合わせごとに1つのモデルを当てます。
この演習はコースの一部です
ケーススタディ：Rで行う探索的データ分析
演習の手順
purrr、tidyr、broomパッケージを読み込みます。by_country_year_topicデータセットをコンソールに表示します。- このデータセットで国とトピックごとに線形モデルを当て、結果を
country_topic_coefficientsとして保存します。用意されたコードを出発点として使ってください。 country_topic_coefficientsデータセットをコンソールに表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load purrr, tidyr, and broom
# Print by_country_year_topic
# Fit model on the by_country_year_topic dataset
# Print country_topic_coefficients