Rではじめるデータサイエンス

20.3

 リスト列

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R

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の特に悪い国を取り出し、データをプロットします。

bad_fit <- filter(glance, r.squared < 0.25)

gapminder %>%

semi_join(bad_fit, by = "country") %>%

ggplot(aes(year, lifeExp, color = country)) +

geom_line()

主な影響が2つあります。HIV/AIDSの悲劇とルワンダの虐殺です。

1. 線形傾向は、全体の傾向ととらえるには少々単純化しすぎの感がある。2 次の多項式でより良い

結果が出ないか。2次の係数はどう解釈できるか（ヒント：

year

を平均がゼロになるよう変換す

る）。

2. 大陸ごとの

R

2

の分布を可視化する他の方法を検討しなさい。重複をジッターで回避するのでは

なく決定的手法を使う

ggbeeswarm

パッケージを試してみるとよい。

3. （最悪モデル適合の国のデータを示す）最後のプロットを作るには、国ごとに1 行のデータフレー

ムを作り、元のデータセットにセミジョインするという2 ステップが必要だった。

unnest(.drop

= TRUE)

の代わりに

unnest()

を使えば、このジョインを省くことが可能です。どうすればよい

か。

20.3

 リスト列

多数のモデルを扱う基本ワークフローを学んだので、詳細をいくつか取り上げましょう。本節で

は、リスト列データ構造について、その詳細を学びます

。リスト列というアイデアが役立つこ