R_Baayen のバックアップ(No.12)
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- 63 (2017-06-17 (土) 12:43:32)
- 64 (2017-06-17 (土) 19:04:01)
- 65 (2017-06-18 (日) 00:38:54)
- 66 (2017-06-18 (日) 20:26:28)
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- 70 (2017-07-30 (日) 22:27:15)
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- 73 (2018-02-17 (土) 13:41:14)
- 74 (2018-05-02 (水) 01:31:10)
- 75 (2018-05-12 (土) 18:52:34)
Baayen のAnalyzing Linguistic Data についての私的メモ
Baayen と言えば，語彙成長シミュレーションだと思われるので．
以下は誤植あるいは誤解と思われる箇所．
- p.84
- ver.transp <- log(ver$...); ver.opaque <- log(ver$...)
- p.132
- splom(data.frame(affixes.pr$x[,1:3]),
- p.150
- ClesS と Ient との相関係数が有意とあるが，Cels と Vf の間違いではないか？
- p.155
- print.diana 関数に col = c("black","white") は意味ないのではないか？
- p.162
- accessibility of theme のカテゴリは given ではなく new．
- p.172
- spanish.manova <- manova(cbind(PC1, PC2, PC3, PC4, PC5, PC6, PC7, PC8) ~ spanishMeta$Author, data = spanish.x)
spanich データへの主成分分析の結果から，さらに判別分析を行うのに，CV = TRUE は使わないという節の理由が良く分からないのだが，何か見落としているだろうか？解決．主成分分析そのものを leave-one-out してから，その結果を使って lda をしろということ．
- p.177
- cbind(c(153, 342 - 153), c(202, 342 - 202))の間違いでは？
- p.184
- without including a main effect for meanFamiliarity^2 の間違では？
- p.213
- 下から5行目の 0.003 は 0.002 と思われる．
- p.229
Irregular verbs also tends to be more frequent than regular verbs, and it is reasonable to assume that this high frequnecy protects irregular verbs through time against regularization.
- p.243
- lines(local.subset$year, local.subset$predict, lty = 3)
- lines(local.subset$year, local.subset$predictA, lty = 3)
- p.255
- plot(alice.spc, lnre.spc(alice.lnre.$&color(red){gigp}, 25942))
- p.264
- lexdec データの初出は2章 p. 26.
