如何应用语言统计学原理方法

Ⅰ 统计学在语言学中有哪些应用

应用非常广泛，在二语学习方面最多，计学和概率论是社科研究的利器。

统计学是研究的工具，二语习得研究中常常涉及统计数据的分析处理，但是文科学生的相关能力往往较为薄弱，推荐一本鲍贵老师的书，《二语习得研究中的常用统计方法》，最近已经发行了第二版，该书深入浅出的对统计学的关键术语做出了解释，还附上了对应关键词的英文。

很适合对统计学感兴趣的初学者，本书不仅给出了spss的操作步骤，更重要的是详细说明了统计方法的原理和使用条件，使得理解变得更加透彻。本书对于学习者统计分析能力的提高有所帮助，学会用数据“说话”。

任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。

统计学的含义：

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

Ⅱ 广义线性混合模型：现代概念、方法和应用

广义线性混合模型：现代概念、方法和应用

在这个领域，中文资源相对稀缺，尤其在中高级统计学教材上。翻译这本书的初衷有两个关键点。首先，面对中文教材的不足，作为一名有能力的人，我选择填补这个空白。其次，为了纠正应用统计领域中对统计方法的误用，通过翻译，希望能帮助读者理解统计建模的本质而非仅停留在表面。

实际上，学习统计学方法往往依赖于计算机语言的教程，它们详尽地指导如何操作。然而，这可能导致我们忽视了统计语言与学科语言之间的桥梁。统计语言是计算机语言的基础，直接依赖于算法，但忽视了理解统计语言的重要性，可能导致分析过程中的混淆。因此，科学地理解和应用统计方法，需要在统计语言、学科语言和计算机语言之间进行灵活转换和理解。

尽管计算机语言在统计分析中普及广泛，但学科语言和统计语言的重要性不容忽视。统计学作为工具学科，其应用和理论价值源自于学科语言，而理解和掌握统计语言是理解计算机语言的前提。这个过程是循序渐进的，需要质疑、理解、掌握和超越。

原书选择使用 SAS，而非开源软件 R，是因为 SASSystematic Analysis System 的名字恰好反映了其作为统计分析系统的本质，强调了系统的全面性。尽管书中可能显得较为理论，但作者意图引导读者深入理解统计原理和建模思想。

尽管这本书可能不迎合所有读者的喜好，但我希望它能激发你对广义线性混合模型的探索兴趣，帮助你在统计世界中获得更深的理解和乐趣。