言語教育論2017 - 投野由紀夫授業用ホームページ

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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

Last-modified: 2017-06-12 (月) 14:28:42 (43d)