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Communication Dans Un Congrès Année : 2021

A logistic regression model for predicting child language performance

Un modèle de régression logistique pour la prédiction du développement langagier chez l'enfant

Massimo Mucciardi
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1107272
Giovanni Pirrotta
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1084996

Résumé

In this paper we propose a logistic regression model to evaluate how different components of language contribute to its acquisition over time. The empirical basis consists of a corpus which can be considered as a series of statistically representative samples taken at regular time intervals. Aim is to show how quantitative methods can contribute to solve linguistic puzzles.
Dans cet article, nous proposons un modèle de régression logistique pour évaluer comment différentes composantes du langage contribuent à son acquisition au fil du temps. La base empirique consiste en un corpus qui peut être considéré comme une série d'échantillons statistiquement représentatifs prélevés à intervalles de temps réguliers.Le but est de montrer comment les méthodes quantitatives peuvent contribuer à résoudre des problèmes récurrents en linguistique.
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SIS_2021_MUCCIARDI_ETal.pdf (205.16 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03318721 , version 1 (10-08-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03318721 , version 1

Citer

Andrea Briglia, Massimo Mucciardi, Giovanni Pirrotta. A logistic regression model for predicting child language performance. SIS 2021, 50th Annuale Conference of the Italian Statistical Society", Jun 2021, Pise, Italy. ⟨hal-03318721⟩
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