摘要
本文针对近期认知语言学研究中出现的定量转向,用具体案例介绍了一系列国际认知语言学研究中前沿的多元统计方法,主要涉及探索性统计分析(如聚类分析、多维尺度分析)、验证性统计分析(如逻辑斯蒂回归建模、混合效应回归建模)以及机器学习模型(如随机森林、朴素判别学习)三个方面。最后,本文还简要介绍了在这些数据统计分析中可资利用的统计软件包(R环境)。
In line with the quantitative turn in Cognitive Linguistics, this paper introduces a series of advanced quan- titative methods with ample examples. It illustrates multivariate methods of exploratory analysis ( e. g. cluster analysis, multidimensional sealing analysis) , confirmatory analysis (e. g. logistic regression model, mixed-effects regression model ) and machine learning model (e. g. random forest, nal've discriminative learning). Moreover, this paper briefly introduces statistical packages of those methods in the statistical enviromnent R.
出处
《外国语》
CSSCI
北大核心
2016年第1期71-79,共9页
Journal of Foreign Languages
基金
教育部人文社科青年基金项目"基于使用的转喻变异统计建模及可视化研究"(15YJC740136)
上海市浦江人才计划"基于多语种语料库的转喻变异多变量研究"(14PJC095)
上海市教育委员会与上海市教育发展基金会晨光计划"‘一形多义'与‘一义多形'视角下的转喻变异定量研究"(13CG32)
上海外国语大学校级一般科研项目(KX171318)的阶段性成果
关键词
认知语言学
定量研究方法
多元统计
Cognitive Linguistics
quantitative methods
multivariate statistics