2023年3月20日月曜日

JMPの使い方 私的メモ 2023.03.20

廣野元久(2018)海文堂出版

0. JMPの主な機能

・データの縮約:主成分分析・因子分析
・データの分類:対応分析・クラスタ分析・判別分析
・データの予測・因果:重回帰分析・<決定分析>・コンジョイント分析
サンプルデータ:D:\JMP user-sample

1.メニュー

「分析」>
・多変量 >多変量の相関,主成分,判別,対応,因子,多次元尺度構成,項目分析
・クラスター > 

2.モニタ
2.1 ヒストグラム
 ・分析 >一変量の文武 >Yに性別,身長,体重 >OK :区間の変更は,Y軸ダブルクリック,「オプション」で箱ひげ図 
2.3 相関と散布図
 ・分析 >2変量
 ・分析 >多変量 >多変量の相関 >全部「Y」にほりこむ >OK >散布図からヒストグラムも作成可能

 ・3次元散布図 > グラフ > 3次元散布図

3.主成分
  ・多変量 >主成分分析 >すべて「Y」へ:「Z」にいれた変数は主成分には含まれないが,プロットされるので解釈に役立つ:「By」に入れたグループごとに,レポートが作成される
<推定法>デフォルト → 勝手に下から選ぶ,
 ・欠損値がないときには,「リストワイズ」
 ・欠損あり + 列11以上/行5001以上/行より列が多い は,「ペアワイズ」
 ・欠損あり + 上以外 は, REML

REML 制限最尤法 欠損があってもすべてのデータを使用,欠損がないときは自動的にリストワイズになる。小規模データに適用する

最尤法 REMLと同じ。大規模データに適用する

ロバスト 欠損値があってもすべてのデータを使用。外れ値がある場合に有用

リストワイズとペアワイズは,ピアソンの積率相関係数を使用

横長オプション 欠損値のある行を除く

4. 対応分析

 ・ データー表 : クロス集計表・01型データ表
  (例)「8人の好物」 氏名・好物(品名)・01データ > 二変量の関係 > 氏名をX,好物をY,度数を度数,→ 分割表に対する分析(一番上)の三角から「対応分析」→ 「詳細」
 ・ 特異値: 相関係数??

5. クラスター

6. 判別

7. 決定木



2023年3月12日日曜日

2023.03.12 英語コーパス学会ESP研究会 2022年度講演会・研究会 参加・研究発表

2023.03.12 英語コーパス学会ESP研究会 2022年度講演会・研究会で研究発表を行いました。
講演:2022年度英語コーパス学会奨励賞受賞記念講演(石井達也氏)
基礎医学英語論文執筆における「型」・「Move」・「定型表現」・「ストーリー展開」の記述―河本・石井(2018)から河本・石井(2022)

研究発表5件

(1) 14:50-15:10
工学系学術論文要旨の言語特徴―分野の分類―     石川有香(名古屋工業大学) 

(2) 15:10-15:30  
英語論文要旨における時制と助動詞の特徴―工学と応用言語学分野の論文要旨の比較―   川口恵子(芝浦工業大学)

(3) 15:40-16:00 
The Challenges of Translating English Modality into Japanese in Scientific Papers 戸部史子(近畿大学)

(4) 16:00-16:20 
海事英語のlexical bundlesとその機能         水島祐人(海技大学校)

(5) 16:20-16:40 
プロフィールというジャンルを探求する―プロフィールというジャンルの精査と談話分析の手法を求めて―   仁科恭徳(神戸学院大学/英オックスフォード大学) 

https://esp-corpus.blogspot.com/

2023年3月11日土曜日

2023.03.11 JACET中部支部2022年度第2回定例研究会 参加

JACET中部支部2022年度第2回定例研究会

2023年3月11日(土) 16:25~17:55

講演「英語教育と英語史研究の擦り合わせ」
講演者:慶應義塾大学 堀田隆一
「hellog~英語史ブログ」: http://user.keio.ac.jp/~rhotta

語源を利用した英単語学習は,たしかに,とても効果的だと思います。