大数据科学之应用产业研究丛书大数据时代应用语言学研究中的结构方程建模(英文版)_PDF下载[73MB-百度云]王天剑，王彦之

本书特色

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传统应用语言学研究主要涉及结构化数据（即小数据）。随着信息技术发展，应用语言学研究也进入了大数据时代。这里的大数据是指应用语言学研究使用的超级语料库，它们具有一般大数据的基本特征。《大数据时代应用语言学研究中的结构方程建模=structural equation modeling in applied linguistics in the era of big data》属于统计学和语料库语言学交叉学科范畴，着重考察三个方面：①语料库大数据的特征；②常用的语料库分析软件及其在语言数据提取中的应用；③结构方程建模的概念和原理及其利用语料库数据建模的基本方法。

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内容简介

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本研究着重考察大数据时代应用语言学中的结构方程建模。基本思路是：通过语料库技术，将大数据转化成小数据（结构化数据），然后利用结构方程技术处理结构化数据，建立模型，探索规律，指导大数据处理、教学与研究。

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ContentsChapter 1 Introduction 11.1 Applied Linguistics and SEM in Applied Linguistics 11.2 Big Data Corpora and the Extraction of Small Data 41.3 Amos and Its Uses in SEM 251.4 Summary 38Chapter 2 Parameter Estimation and Test 392.1 Estimation of Parameters 392.2 Test of Parameters 462.3 Summary 51Chapter 3 Path Models 523.1 Types of Elementary Path Models 523.2 Examples of the Analysis of Path Models 553.3 Summary 88Chapter 4 Factor Analysis Models and Structural Regression Models 904.1 Factor Analysis Models 904.2 Structural Regression Models 1124.3 Summary 127Chapter 5 Data Imputation 1295.1 Regression Imputation 1295.2 Stochastic Regression Imputation 1335.3 Bayesian Imputation 1355.4 Multiple Imputation 1375.5 Summary 140Chapter 6 Analyses with Censored and Ordered-Category Data 1416.1 Analyses with Censored Data 1416.2 Analyses with Ordered-Category Data 1486.3 Summary 157Chapter 7 Bootstrapping 1587.1 Bootstrapping Used in Model Comparison 1587.2 Bootstrapping Used in Estimation Method Comparison 1647.3 Summary 169References 170