各線形回帰モデルを tidy にする
これで、各ネスト済みデータセットに対して線形回帰を実行し、リスト列 model に線形モデルを保存できました。ただし、各モデルを係数の表に「tidy」化するまでは、モデル同士を再結合できません。そのためには、もう一度 map() を使い、broom パッケージの tidy() 関数を用いる必要があります。
map() に関数をそのまま渡す（例: map(models, tidy)）ことで、リストの各要素にその関数を適用できることを思い出してください。
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
broomパッケージを読み込みます。map()を使って、model列の各線形モデルにtidy()関数を適用し、tidiedという新しい列を作成します。
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 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 = .)))