在上一个练习中创建的 US_fit 对象已在您的工作空间中。对它调用 summary() 会返回关于该线性模型的大量有用信息。
US_fit
summary()
这个关系的估计斜率是多少？换句话说，美国投"yes"的概率每年估计变化多少？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
学习数据整理技能的最佳方式是将其应用于具体案例研究。在这里，您将学习如何使用 dplyr 包清洗与筛选联合国投票数据集，并将其汇总为更小、更易解读的单元。
当您完成数据清洗与汇总后，就需要将其可视化，以便理解趋势并提炼洞见。在这里，您将使用 ggplot2 包探索各国随时间变化的联合国投票趋势。
可视化有助于逐一理解单个国家，而统计建模则可量化多个国家的整体趋势并进行综合解读。在这里，您将学习使用 tidyr、purrr 和 broom 包为每个国家拟合线性模型，并理解与比较它们的输出。
当前练习
本章将带您学习如何合并多个相关数据集，例如在投票分析中加入每项决议的主题信息。您还将学习如何将非整洁数据转化为整洁数据，并了解整洁数据如何引导您随时间探索各类议题与国家。
