Lồng theo chủ đề và quốc gia
Ở chương trước, bạn đã xây dựng một mô hình tuyến tính cho từng quốc gia bằng cách lồng dữ liệu theo quốc gia, khớp một mô hình cho mỗi tập dữ liệu, sau đó làm gọn kết quả mô hình với broom và bỏ lồng các hệ số. Mã trông như sau:
country_coefficients <- by_year_country %>%
nest(-country) %>%
mutate(model = map(data, ~ lm(percent_yes ~ year, data = .)),
tidied = map(model, tidy)) %>%
unnest(tidied)
Bây giờ, bạn sẽ tiếp tục mô hình hóa sự thay đổi của tỷ lệ "yes" theo thời gian, nhưng thay vì khớp một mô hình cho mỗi quốc gia, bạn sẽ khớp một mô hình cho mỗi kết hợp giữa quốc gia và chủ đề.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nghiên cứu tình huống: Khám phá dữ liệu với R
Hướng dẫn bài tập
- Nạp các gói
purrr,tidyrvàbroom. - In dữ liệu
by_country_year_topicra console. - Khớp một mô hình tuyến tính trong phạm vi từng quốc gia và chủ đề của tập dữ liệu này, lưu kết quả là
country_topic_coefficients. Bạn có thể dùng đoạn mã đã cho làm điểm bắt đầu. - In dữ liệu
country_topic_coefficientsra console.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load purrr, tidyr, and broom
# Print by_country_year_topic
# Fit model on the by_country_year_topic dataset
# Print country_topic_coefficients