Îmbinare după topic și țară

În capitolul anterior, ai construit un model liniar pentru fiecare țară, îmbinând datele pe țară, ajustând un model pentru fiecare set de date, apoi ordonând fiecare model cu broom și desfăcând coeficienții. Codul arăta astfel:

country_coefficients <- by_year_country %>%
  nest(-country) %>%
  mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)),
         tidied = map(model, tidy)) %>%
  unnest(tidied)

Acum vei modela din nou evoluția în timp a „procentului" voturilor „da", dar în loc să ajustezi câte un model pentru fiecare țară, vei ajusta câte unul pentru fiecare combinație de țară și topic.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studiu de caz: Analiza exploratorie a datelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă pachetele purrr, tidyr și broom.
Afișează în consolă setul de date by_country_year_topic.
Ajustează un model liniar pentru fiecare combinație de țară și topic din acest set de date, salvând rezultatul ca country_topic_coefficients. Poți folosi codul de mai sus ca punct de plecare.
Afișează în consolă setul de date country_topic_coefficients.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load purrr, tidyr, and broom


# Print by_country_year_topic


# Fit model on the by_country_year_topic dataset


# Print country_topic_coefficients

Editează și rulează codul