言語教育論2017 の変更点 - 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 [#n49489b5]

**テーマ：回帰モデルとコーパス研究 [#m434259d]

***内容： [#xe9e8bb5]

-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)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2010_STG_UsefulStats4CorpLing_MosaicCorpLing.pdf]]  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)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2011_STG_GranularityArgStructCxs_CogLingConvergExp.pdf]]  5/9 予定

--線形回帰＆非線形ロジスティック回帰
---[[Gries (2012)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2012_STG-SW_RegrTransl_QuantMethCorpTranslStud.pdf]]  5/16 予定

---[[Gries (2013)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2013_STG_UsefulStats4SLAData_StatAnaSLAData.pdf]]  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)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2014_STG-SCD_MuPDAR_Corpora.pdf]]  6/6 予定 
---[[Wulff & Gries (2015)>http://www.linguistics.ucsb.edu/faculty/stgries/research/2015_SW_STG_MuPDAR-AO_LAB.pdf]]　6/6予定

--回帰モデルと R

---これ以降は [[Gries (2013)>https://www.amazon.co.jp/Statistics-Linguistics-Practical-Introduction-Textbook/dp/3110307286]] に沿って R のコードを使って実習します

---単回帰・重回帰
--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