Вкладення за темою та країною

У попередньому розділі ви будували лінійну модель для кожної країни: вкладали дані в межах кожної країни, підганяли модель до кожного піднабору, потім упорядковували результати кожної моделі за допомогою broom і розгортали коефіцієнти. Код виглядав приблизно так:

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

Тепер ви знову моделюватимете зміну «відсотка» голосів «за» у часі, але замість однієї моделі для кожної країни ви побудуєте окрему модель для кожної комбінації країни та теми.

Ця вправа є частиною курсу

Кейс-стаді: розвідувальний аналіз даних у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте бібліотеки purrr, tidyr та broom.
Виведіть набір даних by_country_year_topic у консоль.
Побудуйте лінійну модель у межах кожної країни та теми в цьому наборі даних, збережіть результат як country_topic_coefficients. Можете використати наданий код як відправну точку.
Виведіть набір даних country_topic_coefficients у консоль.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Load purrr, tidyr, and broom


# Print by_country_year_topic


# Fit model on the by_country_year_topic dataset


# Print country_topic_coefficients

Редагувати та запускати код