Her bir iç içe geçmiş veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon uygulama

Artık her ülke için verileri data sütununda ayrı bir veri kümesine ayırdığına göre, bu veri kümelerinin her birine bir doğrusal model uydurman gerekiyor.

purrr paketindeki map() fonksiyonu, bir listedeki her öğeye bir formül uygulayarak çalışır; burada . tekil öğeyi temsil eder. Örneğin, bir sayı listesindeki her elemana bir ekleyebilirsin:

map(numbers, ~ 1 + .)

Bu, her bir veri kümesine bir model uydurmak için şunu yapabileceğin anlamına gelir:

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

Burada . ifadesi, by_year_country içindeki data sütunundaki her bir tekil öğeyi temsil eder. Unutma, data sütunundaki her öğe, belirli bir ülkeye ait bir veri kümesidir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Vaka Çalışması: R ile Keşifsel Veri Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

tidyr ve purrr paketlerini yükle.
İç içe geçirdikten sonra, mutate() içinde map() fonksiyonunu kullanarak her veri kümesi üzerinde (yani by_year_country içindeki data sütunundaki her öğe için) percent_yes'i year'ın bir fonksiyonu olarak modelleyen bir doğrusal regresyon uygula. Sonuçları model sütununa kaydet.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Load tidyr and purrr



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

Kodu Düzenle ve Çalıştır