기울기(slope)로 정렬하기
이제 추세가 우연에 의한 것이 아닐 가능성이 높은 국가들로 필터링했으니, 시간에 따라 "yes" 투표 비율이 가장 빠르게 변하는 국가에 관심이 생길 수 있어요. 따라서 기울기, 즉 estimate 열이 가장 높은 국가와 가장 낮은 국가를 찾아보려고 합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R로 하는 탐색적 데이터 분석
연습 안내
arrange()와desc()를 사용해, 시간이 지날수록 "yes" 비율이 가장 빠르게 증가하는 국가들을 찾도록 정렬하세요.arrange()를 사용해, 시간이 지날수록 "yes" 비율이 가장 빠르게 감소하는 국가들을 찾도록 정렬하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Filter by adjusted p-values
filtered_countries <- country_coefficients %>%
filter(term == "year") %>%
mutate(p.adjusted = p.adjust(p.value)) %>%
filter(p.adjusted < .05)
# Sort for the countries increasing most quickly
# Sort for the countries decreasing most quickly