對每個巢狀資料集執行線性迴歸

現在你已經把每個國家的資料分割，放到 data 欄中的各自資料集，你需要對每個資料集擬合一個線性模型。

purrr 的 map() 函式會將一個公式套用到清單中的每個項目，其中 . 代表個別項目。例如，你可以對一串數字各自加 1：

map(numbers, ~ 1 + .)

這代表若要對每個資料集擬合模型，你可以這樣做：

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

其中 . 代表 by_year_country 的 data 欄中的每個個別項目。請記得，data 欄中的每個項目，都是對應某個特定國家的資料集。

本練習屬於課程

案例研究：R 中的探索性資料分析

載入 tidyr 與 purrr 套件。
巢狀化之後，在 mutate() 中使用 map()，對每個資料集（也就是 by_year_country 的 data 欄中的每個項目）進行線性迴歸，將 percent_yes 建模為 year 的函式。把結果存到 model 欄。

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Load tidyr and purrr



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