Konuyla ve ülkeyle iç içe alma

Son bölümde, her ülke için veriyi ülke bazında iç içe alıp, her veri kümesine bir model kurup, sonra her modeli broom ile düzenleyip katsayıları açarak her ülke için bir doğrusal model oluşturmuştun. Kod şöyle görünüyordu:

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

Şimdi yine zaman içinde "yüzde" evet değişimini modelleyeceksin; ancak bu kez her ülke için tek bir model yerine, ülke ve konu kombinasyonlarının her biri için bir model kuracaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Vaka Çalışması: R ile Keşifsel Veri Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

purrr, tidyr ve broom paketlerini yükle.
by_country_year_topic veri kümesini konsola yazdır.
Bu veri kümesinde her ülke ve konu içinde bir doğrusal model kur ve sonucu country_topic_coefficients olarak kaydet. Başlangıç noktası olarak verilen kodu kullanabilirsin.
country_topic_coefficients veri kümesini konsola yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Load purrr, tidyr, and broom


# Print by_country_year_topic


# Fit model on the by_country_year_topic dataset


# Print country_topic_coefficients

Kodu Düzenle ve Çalıştır