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言語教育論２０１７

春学期 †

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テーマ：回帰モデルとコーパス研究 †

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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
  • 回帰モデルを応用したコーパス研究の例：
  • 線形回帰＆非線形ロジスティック回帰
  • MUPDAR（ざくっと２本目を通してディスカッションします）
  • 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
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Last-modified: 2017-06-12 (月) 14:28:42 (1354d)