Executando regressão linear em cada conjunto de dados aninhado

Agora que você dividiu os dados de cada país em um conjunto de dados separado na coluna data, é hora de ajustar um modelo linear a cada um desses conjuntos.

A função map() do purrr funciona aplicando uma fórmula a cada item de uma lista, em que . representa o item individual. Por exemplo, você poderia somar um a cada número de uma lista:

map(numbers, ~ 1 + .)

Isso significa que, para ajustar um modelo a cada conjunto de dados, você pode fazer:

map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .))

em que . representa cada item individual da coluna data em by_year_country. Lembre-se de que cada item na coluna data é um conjunto de dados referente a um país específico.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de caso: Análise Exploratória de Dados em R

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Instruções do exercício

Carregue os pacotes tidyr e purrr.
Após o aninhamento, use a função map() dentro de um mutate() para executar uma regressão linear em cada conjunto de dados (isto é, cada item na coluna data em by_year_country), modelando percent_yes como função de year. Salve os resultados na coluna model.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load tidyr and purrr



# Perform a linear regression on each item in the data column
by_year_country %>%
  nest(-country)

Editar e executar o código