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第二語言加工及R語言應用/中青年學者外國語言文學學術前沿研究叢書

  • 作者：吳詩玉
  • 出版社：外語教研
  • ISBN：9787521311761
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：315
人民幣：RMB 79.9 元      售價：元
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內容大鋼
    《第二語言加工及R語言應用》分上下兩篇。上篇集中介紹R語言基礎知識以及使用R進行統計建模的過程。而下篇將以語言研究數據，尤其是在第二語言加工這一主題下，展示R語言的具體應用，將重點介紹我們前期所開展的第二語言加工的多個實驗以及使用R進行數據分析的詳細過程。
作者介紹
吳詩玉
目錄
上篇  使用R語言進行統計建模
  第一章  R語言數據科學
    1.1  基礎操作
      1.1.1  簡介及安裝
      1.1.2  設置工作目錄
      1.1.3  數據導入和保存
      1.1.3.1  R的數據結構
      1.1.3.2  R的數據
      1.1.3.3  數據的導入和保存
    1.2  數據管理
      1.2.1  傳統數據框的操作和管理
      1.2.1.1  一些常規操作
      1.2.1.2  對數據框信息進行修改
      1.2.1.3  數據操作的常用函數
      1.2.2  tibble簡單數據框的操作和管理
      1.2.2.1  與傳統的數據框比較
      1.2.2.2  tibble數據的導入
      1.2.2.3  數據管理最重要的五大函數
      1.2.2.4  長、寬數據的相互轉換
    練習
  第二章  數據探索：描述性統計和數據可視化
    2.1  使用R對數據進行描述
      2.1.1  趨中度和變異性：平均數、方差和標準差
      2.1.1.1  概念
      2.1.1.2  使用R計算平均數和標準差
      2.1.2  趨中度和變異性：中位數（median）和四分位數（quartile）
      2.1.3  趨中度和變異性：眾數和幅度
      2.1.4  其他描述統計方法
      2.1.5  頻數表和列聯表
    2.2  數據可視化
      2.2.1  基礎知識：R基礎圖形方法
      2.2.1.1  圖形的標題和坐標軸標籤
      2.2.1.2  符號、線條、顏色、文本屬性
      2.2.1.3  圖形尺寸和邊界尺寸
      2.2.1.4  添加圖例、自定義坐標軸、添加參考線、文本標注
      2.2.2  幾個常用繪圖函數使用實例
      2.2.2.1  plot()繪圖函數
      2.2.2.2  直方圖、密度圖和箱體圖
      2.2.3  Lattice包的幾個繪圖函數
      2.2.4  ggplot 2繪圖
      2.2.4.1  幾何對象函數geom_histogram()
      2.2.4.2  幾何對象函數geom_density()
      2.2.4.3  幾何對象函數geom_boxplot()
      2.2.4.4  同時繪製多個幾何對象
      2.2.4.5  統計變換
      2.2.4.6  總結
    練習
  第三章  從樣本估計總體：概率分佈和假設檢驗
    3.1  z分佈
    3.2  t分佈、F分佈和x2分佈

    3.3  二項分佈
    3.4  假設檢驗(Hypothesis Testing)
    3.5  標準誤和置信區間
    練習
  第四章  使用R進行統計建模
    4.1  回歸分析的概念
      4.1.1  斜率和截距
      4.1.2  最小二乘法以及模型擬合度指標R2
    4.2  簡單回歸分析
      4.2.1  因變數和自變數都是數值型變數
      4.2.1.1  實例一
      4.2.1.2  實例二
      4.2.2  因變數是數值型變數，自變數是分類變數
      4.2.2.1  因變數是連續型變數，自變數是二元變數
      4.2.2.2  分類變數有多個水平
    4.3  多元回歸分析
      4.3.1  兩個自變數都是數值變數
      4.3.2  交互效應
      4.3.3  自變數：一個數值型變數加一個分類變數
      4.3.4  數值型自變數做趨中處理(Centering)
      4.3.5  自變數：兩個分類變數
      4.3.6  回歸分析要滿足的統計假設的前提以及模型診斷
      4.3.7  比較編碼方案與多重比較
      4.3.7.1  treatment Coding
      4.3.7.2  sum coding
      4.3.7.3  treatment coding與sum coding對比
      4.3.8  事先計劃比較和事後比較
      4.3.8.1  事先計劃比較
      4.3.8.2  事後比較
      4.3.9  變數的選擇和模型比較
      4.3.9.1  變數進入模型
      4.3.9.2  模型比較：anova()，AIC()和drop 1()
    4.4  廣義線性模型：Logistic Regression
      4.4.1  介紹
      4.4.2  例子一：被試正誤判斷數據
      4.4.3  例子二：let還是allow
    4.5  廣義線性模型：泊松回歸
    練習
  第五章  重複測量和混合設計
    5.1  一個自變數兩個水平的數據模型：t檢驗
      5.1.1  獨立樣本t檢驗
      5.1.2  配對樣本t檢驗
    5.2  一個自變數多個水平的統計模型
    5.3  兩個自變數混合設計的統計模型
  第六章  混合效應模型
    6.1  引言
    6.2  對比傳統方差分析和混合效應模型：一個具體的研究案例
      6.2.1  反應時數據：平均數與個體差異的矛盾
      6.2.2  準確率數據：求比例與二元變數的矛盾
    6.3  混合效應模型：概念及內涵

    6.4  翻譯判斷實驗的混合效應模型
      6.4.1  導入數據，並描述、探索
      6.4.2  擬合、比較、選擇和解釋模型
下篇  二語加工主題下的R應用
  第七章  二語語音加工：中國英語學習者母音感知中的「範疇合併」現象
    7.1  研究背景
    7.2  實驗設計
      7.2.1  被試
      7.2.2  實驗材料
      7.2.3  程序
    7.3  R語言數據分析
      7.3.1  A'分數
      7.3.2  結論
    練習
  第八章  二語辭彙加工：中國英語學習者辭彙與概念表徵發展研究
    8.1  研究背景
    8.2  實驗設計
      8.2.1  被試
      8.2.2  材料
      8.2.3  程序
    8.3  R語言數據分析
      8.3.1  反應時
      8.3.2  準確率的模型擬合
    練習
  第九章  二語指稱加工與格賴斯「量」的原理
    9.1  研究背景
    9.2  實驗設計
      9.2.1  被試
      9.2.2  材料
      9.2.3  程序
    9.3  R語言數據分析
      9.3.1  介紹
      9.3.2  域
      9.3.3  域二
    練習
參考文獻

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