前の演習で作成した US_fit オブジェクトは、ワークスペースに用意されています。これに対して summary() を呼び出すと、線形モデルに関する有用な情報がたくさん得られます。
US_fit
summary()
この関係の推定傾きはいくつですか？言い換えると、米国が "yes" と投票する確率は、1年あたりどれくらい変化すると推定されますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
データ整形のスキルは、具体的なケーススタディに適用するのが一番の近道です。ここでは、dplyr パッケージを使って国連の投票データをクレンジング・フィルタリングし、解釈しやすい小さな単位に要約する方法を学びます。
データをクレンジングして要約したら、トレンドを理解し洞察を得るために可視化しましょう。ここでは ggplot2 パッケージを使って、各国における国連投票の時系列トレンドを探索します。
可視化は一度に一つの国を見るのに役立ちますが、統計モデリングを使うと、多くの国にまたがるトレンドを定量化し、まとめて解釈できます。ここでは tidyr・purrr・broom パッケージを用いて、各国に線形モデルを当てはめ、その出力を理解・比較する方法を学びます。
現在の演習
この章では、複数の関連するデータセットを結合する方法を学びます。たとえば、各決議のトピック情報を投票分析に組み込む方法です。また、乱れたデータを tidy（整然）データに変換し、整然データがトピックや国の時系列の探索にどのように役立つかを確認します。
