Statistics for Linguistics with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:De Gruyter Mouton

作者:Stefan Th. Gries

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2013-3-15

价格:GBP 30.99

装帧:Paperback

isbn号码:9783110307283

丛书系列:

图书标签:

• R
• 语言学
• 数据分析
• Statistics
• 统计学
• 数据处理
• 语言
• book
• 统计学
• 语言学
• R语言
• 数据分析
• 统计建模
• 自然语言处理
• 计算语言学
• 语言数据
• 回归分析
• 假设检验

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的实用价值体现在它对数据可视化的重视上。在语言学研究中，一个好的图表胜过千言万语。作者专门用了一整个章节来讨论如何用R的`ggplot2`包创建高质量的学术图表。但这里的“高质量”并非指华丽的颜色搭配，而是指如何将统计结果以最清晰、最符合认知负荷的方式呈现出来。比如，如何用误差棒来准确表示置信区间，如何使用分面（facetting）功能来分离不同被试组的数据，以及如何定制坐标轴标签以适应语言学术语。我过去经常为了让图表符合期刊的格式要求而焦头烂额，但这本书提供了大量预设好的函数模板，我只需要替换我的数据变量名即可快速生成专业水准的图形。这种对细节的关注，极大地节省了我的时间，让我能把更多的精力放在解释研究发现本身，而不是纠结于图表的排版细节上。毫无疑问，这是一本值得语言学研究者反复翻阅的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，简直是学术书籍中的一股清流。很多技术性书籍读起来就像在啃干巴巴的教科书，枯燥乏味，让人昏昏欲睡。但《统计学在语言学中的应用：R语言实践》的作者似乎拥有极高的教学天赋，他有一种化繁为简的魔力。例如，在讲解贝叶斯方法论时，作者没有陷入哲学争论，而是直接展示了如何将先验知识（比如基于前人文献的估计）整合到模型构建中，并用R的`brms`包进行了清晰的演示。文字流畅自然，充满了鼓励性，读起来完全没有压迫感。我个人最喜欢的是它附带的R代码脚本，这些脚本不是那种被裁剪得面目全非的片段，而是可以直接复制粘贴到RStudio中运行的完整案例。更贴心的是，对于每一个关键步骤，作者都会解释“为什么我们要做这个”以及“如果结果不如预期，我们应该怎么调整”，这种前瞻性的指导，远比单纯的“怎么做”有价值得多。这本书真正实现了理论与实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

如果要说这本书有什么让我感到“挑战”的地方，那或许就是它对统计学原理的深度挖掘——但这种挑战是令人愉悦的。它并没有停留在教你输入代码然后得到结果的层面，而是深入探讨了不同统计测试背后的逻辑和局限性。比如，在比较不同参数估计量（如最大似然估计与贝叶斯后验均值）的优劣时，作者不仅展示了它们的计算差异，更重要的是，解释了在特定语言学情境下，哪种估计量可能更稳健。这迫使我必须提升自己的统计思维，而不是仅仅成为一个“代码操作员”。书中关于如何选择适当的统计模型，特别是当研究设计涉及到多个自变量交互作用时，提供的决策树和流程图非常有帮助。它让你明白，统计建模是一个迭代和批判性的过程，而不是一锤子买卖。这种严谨的态度，对于想要发表高水平语言学期刊的学者来说，是不可或缺的素养。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学在语言学中的应用：R语言实践》简直是为我们这些在语言学研究中挣扎于数字和代码的同行量身定做的。我拿到这本书时，首先被它清晰的结构所吸引。作者似乎非常懂得，对于一个习惯于定性分析的语言学者来说，面对R语言的语法和复杂的统计模型是多么令人望而生畏。书中没有那种上来就堆砌晦涩公式的架势，而是采取了一种循序渐进的“情境导入”方式。比如，在讲解假设检验时，它不是直接抛出P值和自由度的定义，而是先设置一个具体的研究场景——比如比较两种方言在特定音位频率上的差异——然后才引出检验所需的统计工具。这种“问题先行”的教学法极大地降低了我的学习门槛，让我感觉统计不再是高高在上的理论，而是解决我手头具体研究问题的实用工具。R语言的实操部分也做得极为细致，从数据清洗、导入到可视化，每一步都有清晰的截图和代码注释。我特别欣赏它对基础统计概念的解释，非常贴近语言学实验的设计，比如如何处理语料库数据的不平衡性，这在传统的统计教材中是很少被专门提及的。读完前几章，我感觉自己对“如何用数据说话”这件事，心里踏实多了。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前尝试过好几本R语言统计学的教材，它们要么过于偏重计算机科学的严谨性，要么就是统计学得太深奥，完全脱离了我们语言学研究的实际语境。但这本书，它真正理解了语言学家的需求。最让我眼前一亮的是它对多元数据分析的介绍，尤其是混合效应模型（Mixed-Effects Models）的部分。在语音学和句法学的实验中，数据往往具有嵌套结构（如被试嵌套在不同的实验条件下，句子嵌套在不同的刺激组中），标准的方差分析根本无法有效处理这种相关性。这本书不仅详细解释了为什么需要混合模型，更重要的是，它用一系列来自真实语言学研究的案例，手把手教我们如何在R中构建、拟合和解读这些复杂的模型。作者对模型假设的讨论也十分到位，比如如何诊断残差的正态性和方差齐性，并且提供了非常实用的诊断图表。这种深度和广度的结合，让这本书从一本“入门指南”升华为一本“进阶参考书”。我甚至发现了一些我之前用传统方法处理时忽略掉的统计效应，这极大地提高了我的研究信度。

评分☆☆☆☆☆

给力

评分☆☆☆☆☆

第一遍看觉得比较乱，第二遍就好多了。必须配合作者提供的code学。

评分☆☆☆☆☆

第一遍看觉得比较乱，第二遍就好多了。必须配合作者提供的code学。

评分☆☆☆☆☆

You should learn stats before you do stats （選讀http://health.adelaide.edu.au/psychology/ccs/teaching/lsr/）

评分☆☆☆☆☆

第一遍看觉得比较乱，第二遍就好多了。必须配合作者提供的code学。