Statistics for Linguistics

LFIAL2260  2016-2017  Louvain-la-Neuve

Statistics for Linguistics
10.0 crédits
22.5 h
1q

Enseignants
François Thomas;
Langue
d'enseignement
Anglais
Ressources
en ligne

/

Prérequis

Un cours d'introduction à la linguistique

Thèmes abordés

Gestion de données avec R : vecteurs, matrices, trames de données, etc.

  • Analyse quantitative de données linguistiques : techniques univariée classique, bivariée et multivariée ; statistiques descriptives et inférentielles ; méthodes contemporaines d'analyse de la variation et du changement linguistiques (analyse distinctive des collexèmes, espaces sémantiques vectoriels, graphiques de mouvement)
  • Visualisation de données avec R
Acquis
d'apprentissage

Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable de choisir et d'utiliser les méthodes quantitatives appropriées pour analyser des phénomènes linguistiques à l'aide de R.
Plus pratiquement, il sera capable d'utiliser et de comprendre le code R fourni dans le cours et de l'adapter aux besoins de ses propres recherches. Il sera également à même de représenter visuellement ses données à l'aide de R.

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

L'évaluation se déroulera selon trois axes :

Évaluation continue (tests, participation au cours, travaux)  (30 % de la note)

Examen écrit (30 % de la note)

Travail personnel écrit (40 % de la note) : il s'agira soit d'un travail personnel sur un problème linguistique abordé via les outils statistiques, soit de la participation à un projet collectif visant à la production d'un article scientifique.

Méthodes d'enseignement

Mélange entre cours magistral et classe inversée.

Contenu

Le cours se compose de deux axes :

1. Le premier axe donnera un aperçu théorique de la statistique linguistique et des principaux concepts de la statistique (descriptive, inférentielle, modélisation).

2. Le second axe aura pour but d'appliquer la théorie dans un contexte réel de recherche linguistique et de mettre en pratique les connaissances acquises dans la première partie au travers d'exercices et d'un travail de recherche personnel sur des données linguistiques réelles.

Bibliographie

Baayen, R. H. 2008. Analyzing Linguistic Data: A Practical Introduction to Statistics Using R. Cambridge: Cambridge University Press.

Crawley, Michael J. The R book. Chichester: John Wiley.

 Field, A. et Miles, J. and Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. London : Sage Publications.

 Gries, St. Th. 2013. Statistics for Linguistics with R. A Practical Introduction. 2nd edition. Berlin: De Gruyter Mouton.

Howell, D. C. (2016). Fundamental statistics for the behavioral sciences. Nelson Education.

 Rasinger, S.M. (2008). Quantitative Research in Linguistics. New York, Continuum International Publishing Group.

Teetor, P. 2011. R Cookbook. Sebastopol, CA: O'Reilly Media

Autres infos

Support de cours : slides ; articles ou chapitres de livres ; code R ; Moodle (avec des exercices).

Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en linguistique
10
-