Monthly Archives: February 2015

Rの覚え書き 3

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なんとなく分かってきたので Baayen本 Ch1 練習問題をする．まず

head(spanishMeta, n=5)

でどんなデータフレームか見る．コラムは，

Author YearOfBirth  TextName PubDate Nwords FullName

のようだ．行数だが

nrow(spanishMeta)

nrow(spanishMeta[spanishMeta$TextName,])

でも同じ数１５だったので前者でいいのだろう．

「それぞれの著者について，いくつのテキストがあるのか，そして出版年の平均を出せ」とあっていきなりわからない．１５行なので，

spanishMeta[,]

で全体をみてもいいがそういうことではないだろう．まず

levels(spanishMeta$Author)

で値の種類をみてから，

nrow(spanishMeta[spanishMeta$Author == “C”,])

でその値の行の数だけ数える，ということだろう．

と思ったら，解答は

xtabs( ~ Author, data=spanishMeta)

であった．これで全部一気に出る．

続いて出版年の平均であるが，

mean(spanishMeta$PubDate)

ですべての平均が出るので，これを制限して

mean(spanishMeta[spanishMeta$Author == “C”, ]$PubDate)

などなどでCだけのデータなどが出るだろう．もっと賢いやり方は，

tapply(spanishMeta$PubDate, spanishMeta$Author, mean)

だろう（これはあっていた）．１項めを，２項めのレベル・値に応じて３項目の関数を適用する，ということかな．

orderを用いた並べ替えも大丈夫．もただ，

sort(v, decreasing = TRUE)

で通常とは逆ということ．merge も要素数とか合わせずともそのままやればいいようだ．この練習問題で他に気づいたことは以下である．

== ではなく < にすれば「より以下」が指定できる．

length(x)

でxの要素数が出るので，xの平均は

mean(x)

でもいいし，

sum(x)/length(x)

でもよい．この練習問題はまあできた．

R. H. Baayen, 2008, Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics using R

Rの覚え書き　２

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R. H. Baayen, Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics using R

第一章．一応コマンドをすべてまねして言われた通りの結果を計算するが，とてもではないがコマンドを理解しているとは言えない．練習問題ができそうにないので，他の tutorial もみながらやり直す．

data frame とは同じ長さの vector を並べたものである．表を考えて，data frame の vector 要素は一つの列とすればよさそうだ．だから

名前[a, b]

でa行目b列目の値を指定することになる．

名前[ , b]

でb列の要素，bベクトルの要素をすべて表示となる．列の名前bに$をつけると同じようにbの要素をすべて書き出す．

さて verbs には AnimacyOfTheme列があり，ここの二つの可能な値は animate か inanimate である（そしてほとんどが inanimate である）．verbs$AnimacyOfTheme で９０１行分の animate/inanimateが羅列される．ここで verbs$AnimacyOfTheme == “animate” とすると，９０１行分の TRUE/FALSE が書き出される．==が同値の論理記号のようだ．これを使えば，animacyがTRUEの行だけ指定することができる．

verbs[verbs$AnimacyOfTheme == “animate”, ]

コンマの左，ということは行指定で，これこれが真であるような行，という意味であろう．直感的と言えば直感的かもしれない．これでとりあえず表の部分を指定することができる．

ちなみに，データフレームとともに説明なく出てくる head 関数は二項関数で

head(x, n=i)

xがデータフレーム，i番目までの行を提示する，というもののようだ．headなのは後ろのi番目までの行を提示する tail(x, n=i)があるからだ．

Weak Crossover Literature 弱交差関連文献集

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  • Koopman, Hilda, and Dominique Sportiche. 1982. Variables and the Bijection Principle. The Linguistic Review 2:139–160.

The Bijection Principle states that an operator cannot bind two variables at the same time and so excludes:

??Who_i does his_i mother like t_i

??[every boy_i] his_i mother loves t_i

where both his_i and t_i are variables. The SCO sentence

*Who__i does he_i like t_i?

is not excluded by the Bijection Principle (it’s a Condition C effect) because the trace is no longer considered a variable under their definitions.

  • Ruys, E. G. 2000. Weak crossover as a scope phenomenon. Linguistic Inquiry 31:513–539

Ruys argues for a scope-theoretic approach to weak crossover phenomena.

  • Ruys, E. G. 2004. A Note on Weakest Crossover

Ruys extends (Ruys 2000) to the weakest crossover facts and crossover in topicalization constructions.

Rの覚え書き １

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テキストを R. H. Baayen 著 Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics using R としてとりあえずやってみる．

http://cran.r-project.org

のMac OS X の場所から “Pumpkin Helmet” R 3.1.2 をダウンロードした．パッケージを開いてインストール（１４０メガほど必要）した．続いて RStudio をダウンロードした．

http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

http://morizyun.github.io/blog/statistics-analysis-bigginer-r/

ここの「はじめての「R」」を参考にした．1.2 R as a calculator の部分は直ぐできたので，続いてもっとそれらしい

1.2 Getting data into and out of R

に移る．いわれるがままにパッケージをインストールする

install.packages(c(“rpart”, “chron”, “Hmisc”, “Design”, “Matrix”, “lme4”, “coda”, “e1071”, “zipfR”, “ape”, “languageR”), repos = “http://cran.r-project.org&#8221;)

error がでたので，調べると言語環境関係のようだ．ちなみにMac OS X 10.9.5を使っている．

Terminal で defaults write org.R-project.R force.LANG en_US.UTF-8 と入力すると解決したようだ．

さてlanguageRパッケージに含まれているサンプルを導入したいので

head(verbs, n = 10)

と読み込んだが，verbs が見つからないという．よくわからないが，RStudio右下のウィンドウの packages のタブから，languageRにチェックを加えるとうまくいった．example(verbs)などと入れるとプロットの例などが見れる．