Aninhando por tópico e país
No capítulo anterior, você construiu um modelo linear para cada país ao aninhar os dados por país, ajustar um modelo a cada conjunto de dados e depois organizar cada modelo com broom e desaninhar os coeficientes. O código era algo assim:
country_coefficients <- by_year_country %>%
nest(-country) %>%
mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)),
tidied = map(model, tidy)) %>%
unnest(tidied)
Agora, você vai novamente modelar a mudança na porcentagem de votos "yes" ao longo do tempo, mas, em vez de ajustar um modelo para cada país, vai ajustar um para cada combinação de país e tópico.
Este exercício faz parte do curso
Estudo de caso: Análise Exploratória de Dados em R
Instruções do exercício
- Carregue os pacotes
purrr,tidyrebroom. - Imprima o conjunto de dados
by_country_year_topicno console. - Ajuste um modelo linear dentro de cada país e tópico nesse conjunto de dados, salvando o resultado como
country_topic_coefficients. Você pode usar o código fornecido como ponto de partida. - Imprima o conjunto de dados
country_topic_coefficientsno console.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Load purrr, tidyr, and broom
# Print by_country_year_topic
# Fit model on the by_country_year_topic dataset
# Print country_topic_coefficients