言語教育論2017

FrontPage

言語教育論２０１７

春学期 †

テーマ：回帰モデルとコーパス研究 †

内容： †

• コーパス言語学の扱うデータと統計手法の基礎
  • いろいろな手法の紹介

• Gries (2010) 5/2 読了

• 回帰モデルを応用したコーパス研究の例：
  • 単回帰分析の応用　
    • Gries (2011) 5/9 予定

• 線形回帰＆非線形ロジスティック回帰
  • Gries (2012) 5/16 予定

• Gries (2013) 5/30 予定

• MUPDAR（ざくっと２本目を通してディスカッションします）

• Gries (2014) 6/6 予定
• Wulff & Gries (2015)　6/6予定

• 回帰モデルと R

• これ以降は Gries (2013) に沿って R のコードを使って実習します

• ６／１３
  • 5.2 linear model (Kusube)
  • 5.2.1. linear model with a binary predictor (Kusube)
  • 5.2.2. linear model with a categorical predictor (Laurence)
  • 5.2.3. linear model with a numeric predictor (Laurence)
  • 5.2.4. linear model with two categorical predictors (Kawamoto)
  • 5.2.5. linear model with a categorical and a numeric predictor (Kawamoto)
  • 5.2.6. linear model with two numeric predictors (Kashimura)
  • 5.2.7. linear model selection process with multiple predictors (Kashimura)

• ロジスティック回帰
• ポワソン回帰
• 混合効果モデルのさわり