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R_Baayen
をテンプレートにして作成
開始行:
[[Baayen:http://www.ualberta.ca/~baayen/]] の[[Analyzing ...
#contents
* Baayen書評草稿 [#dccb5882]
ある学会から依頼されて書いたもの．ただし完成前に，非会員...
&ref(Draft_Baayen.pdf);
* 2008 11 24 以降のメモ [#m8093ade]
- テキストに表れるデータなんだが，説明が少なく，また''lan...
を読むしかないか．
* Baayen と言えば，語彙成長シミュレーションだと思われるの...
#ref(baayen256.png,center,nowrap,nolink, Aliceの語彙成長...
* 以下は誤植あるいは誤解と思われる箇所． [#z961a38c]
ただし，草稿の段階なので，刊行された段階で修正されている...
- p.84
-- ver.transp <- &color(red){log};(ver$...); ver.opaque ...
- p.132
-- splom(data.frame(affixes.pr&color(red){$x};[,1:3]),
-p.150
-- ClesS と Ient との相関係数が有意とあるが，Cels と Vf ...
- p.155
-- print.diana 関数に col = c("black","white") は意味ない...
- p.162
-- accessibility of theme のカテゴリは given ではなく &c...
- p.172
-- spanish.manova <- manova(cbind(PC1, PC2, PC3, PC4, PC5...
-- %%spanich データへの主成分分析の結果から，さらに判別分...
解決．主成分分析そのものを leave-one-out してから，その結...
- p.177
-- cbind(c(153, 342 - 153), c(&color(red){202};, 342 - &...
- p.184
-- without including a main effect for &color(red){meanFa...
- p.213
-- 下から5行目の 0.003 は &color(red){0.002}; と思われる．
- p.229
>Irregular verbs also tends to be more frequent than &col...
- p.243
-- lines(local.subset$&color(red){ye};ar, local.subset$pr...
-- lines(local.subset$&color(red){ye};ar, local.subset$pr...
- p.255
-- plot(alice.spc, lnre.spc(alice.lnre.$&color(red){gigp}...
- p.264
-- lexdec データの初出は2章 p. 26.
- p.270
-- pvals.fnc(lexdec3.lmer) で良い．$fitted は不要．
- p.274
-- ranefs <- ranef(lexdec3.lmerD)
- p.275
-- plot(ranefs$Subject)
* Herdan の C [#v4b2eabd]
金先生より，''languageR''の関数growth.fnc()の出力はおかし...
''languageR'' パッケージの growth.fnc () 関数の出力で，He...
data(alice)
alice.growth <- growth.fnc(alice)
alice.growth
Chunk Tokens Types ... Herdan
1 1 646 269 0.7392036
log(269)/log(646)
[1] 0.864609
そこでlanguageR パッケージのgrowth.fnc()を見ると herdan.f...
すなわち Chunk1の計算では，Chunk1までのトークン数1:646 の...
types <- c(16, 29, 40, 48, 56, 66, 77, 86, 94,
101, 109, 116, 124 ,130, 134, 140, 147, 150, 155,
161, 164, 166, 173, 177, 184, 191, 198, 203, 208,
210, 218, 224 ,229, 238, 243, 249, 255, 258, 264, 266)
tokens <- c(16, 32 ,48 ,64, 80 ,96 ,112, 128 ,144,
160, 176, 192, 208, 224, 240, 256, 272, 288 ,304,
320 ,336, 352, 368, 384, 400 ,416, 432 ,448 ,464,
480, 496 ,512, 528, 544, 560, 576, 592, 608, 624, 640)
coef(lm(log(types)~log(tokens)))[2]
端数を切り落としいる
cumsum(rep(floor(length(text[1:chunks[i]])/40),
40))ので growth.fnc() 関数の出力に
Chunk Tokens Types
1 1 646 269
とあっても，Chunk1の計算に使っているのは，640 Tokensまで...
*[[R_Divisive_Clustering_diana関数とnj関数]] [#w5802bc0]
終了行:
[[Baayen:http://www.ualberta.ca/~baayen/]] の[[Analyzing ...
#contents
* Baayen書評草稿 [#dccb5882]
ある学会から依頼されて書いたもの．ただし完成前に，非会員...
&ref(Draft_Baayen.pdf);
* 2008 11 24 以降のメモ [#m8093ade]
- テキストに表れるデータなんだが，説明が少なく，また''lan...
を読むしかないか．
* Baayen と言えば，語彙成長シミュレーションだと思われるの...
#ref(baayen256.png,center,nowrap,nolink, Aliceの語彙成長...
* 以下は誤植あるいは誤解と思われる箇所． [#z961a38c]
ただし，草稿の段階なので，刊行された段階で修正されている...
- p.84
-- ver.transp <- &color(red){log};(ver$...); ver.opaque ...
- p.132
-- splom(data.frame(affixes.pr&color(red){$x};[,1:3]),
-p.150
-- ClesS と Ient との相関係数が有意とあるが，Cels と Vf ...
- p.155
-- print.diana 関数に col = c("black","white") は意味ない...
- p.162
-- accessibility of theme のカテゴリは given ではなく &c...
- p.172
-- spanish.manova <- manova(cbind(PC1, PC2, PC3, PC4, PC5...
-- %%spanich データへの主成分分析の結果から，さらに判別分...
解決．主成分分析そのものを leave-one-out してから，その結...
- p.177
-- cbind(c(153, 342 - 153), c(&color(red){202};, 342 - &...
- p.184
-- without including a main effect for &color(red){meanFa...
- p.213
-- 下から5行目の 0.003 は &color(red){0.002}; と思われる．
- p.229
>Irregular verbs also tends to be more frequent than &col...
- p.243
-- lines(local.subset$&color(red){ye};ar, local.subset$pr...
-- lines(local.subset$&color(red){ye};ar, local.subset$pr...
- p.255
-- plot(alice.spc, lnre.spc(alice.lnre.$&color(red){gigp}...
- p.264
-- lexdec データの初出は2章 p. 26.
- p.270
-- pvals.fnc(lexdec3.lmer) で良い．$fitted は不要．
- p.274
-- ranefs <- ranef(lexdec3.lmerD)
- p.275
-- plot(ranefs$Subject)
* Herdan の C [#v4b2eabd]
金先生より，''languageR''の関数growth.fnc()の出力はおかし...
''languageR'' パッケージの growth.fnc () 関数の出力で，He...
data(alice)
alice.growth <- growth.fnc(alice)
alice.growth
Chunk Tokens Types ... Herdan
1 1 646 269 0.7392036
log(269)/log(646)
[1] 0.864609
そこでlanguageR パッケージのgrowth.fnc()を見ると herdan.f...
すなわち Chunk1の計算では，Chunk1までのトークン数1:646 の...
types <- c(16, 29, 40, 48, 56, 66, 77, 86, 94,
101, 109, 116, 124 ,130, 134, 140, 147, 150, 155,
161, 164, 166, 173, 177, 184, 191, 198, 203, 208,
210, 218, 224 ,229, 238, 243, 249, 255, 258, 264, 266)
tokens <- c(16, 32 ,48 ,64, 80 ,96 ,112, 128 ,144,
160, 176, 192, 208, 224, 240, 256, 272, 288 ,304,
320 ,336, 352, 368, 384, 400 ,416, 432 ,448 ,464,
480, 496 ,512, 528, 544, 560, 576, 592, 608, 624, 640)
coef(lm(log(types)~log(tokens)))[2]
端数を切り落としいる
cumsum(rep(floor(length(text[1:chunks[i]])/40),
40))ので growth.fnc() 関数の出力に
Chunk Tokens Types
1 1 646 269
とあっても，Chunk1の計算に使っているのは，640 Tokensまで...
*[[R_Divisive_Clustering_diana関数とnj関数]] [#w5802bc0]
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