Лінійна регресія для кожного вкладеного набору даних

Тепер, коли ви розділили дані для кожної країни на окремий набір у стовпці data, потрібно підігнати лінійну модель для кожного з цих наборів даних.

Функція map() з пакета purrr застосовує формулу до кожного елемента списку, де . позначає окремий елемент. Наприклад, можна додати одиницю до кожного числа у списку чисел:

map(numbers, ~ 1 + .)

Отже, щоб підігнати модель для кожного набору даних, ви можете зробити так:

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

тут . представляє кожен окремий елемент зі стовпця data у by_year_country. Нагадаємо, що кожен елемент у стовпці data — це набір даних, який стосується певної країни.

Ця вправа є частиною курсу

Кейс-стаді: розвідувальний аналіз даних у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте пакети tidyr і purrr.
Після вкладення використайте функцію map() всередині mutate(), щоб виконати лінійну регресію для кожного набору даних (тобто кожного елемента у стовпці data в by_year_country), моделюючи percent_yes як функцію від year. Збережіть результати у стовпці model.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Load tidyr and purrr



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

Редагувати та запускати код