A statistical model for the joint inference of vertical stability and horizontal diffusibility of typological features
A statistical model for the joint inference of vertical stability and horizontal diffusibility of typological features
复制标题
类型特征垂直稳定性和水平扩散性联合推断的统计模型
DOI：
10.1093/jole/lzx022
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发表时间：
2018
影响因子：
2.6
通讯作者：
Yamauchi Kenji
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Murawaki Yugo;Yamauchi Kenji
语言进化研究的一个主要目标是促进对类型学特征的历史行为的理解。先前的研究已经确定了至少三个因素决定了一对语言的类型相似性：（1）垂直稳定性，（2）水平扩散性，（3）普遍性。在这些因素中，前两个特别令人感兴趣。虽然观察到的数据或多或少地受到所有三个因素的影响，但以前的研究并没有以直接的方式联合建模。在这里，我们提出了一个解决方案，是来自文化人类学领域。我们提出了一个简单的和可扩展的贝叶斯自动推理模型，共同推断的三个因素从观察到的数据。虽然大量的缺失值的数据集造成严重的困难，统计建模，所提出的模型可以鲁棒地估计这些参数以及缺失值。应用缺失值插补间接评价参数估计值，定量地证明了参数估计值的有意义。最后，我们简要地比较了我们的研究结果与以前的研究，并讨论了未来的发展方向。
A major pursuit within the study of language evolution is to advance understanding of the historical behavior of typological features. Previous studies have identified at least three factors that determine the typological similarity of a pair of languages: (1) vertical stability, (2) horizontal diffusibility, and (3) universality. Of these factors, the first two are of particular interest. Although observed data are affected by all three factors to a greater or lesser degree, previous studies have not jointly modeled them in a straightforward manner. Here, we propose a solution that is derived from the field of cultural anthropology. We present a simple and extensible Bayesian autologistic model to jointly infer the three factors from observed data. Although a large number of missing values in the data set pose serious difficulties for statistical modeling, the proposed model can robustly estimate these parameters as well as missing values. Applying missing value imputation to indirectly evaluate the estimated parameters, we quantitatively demonstrated that they were meaningful. In conclusion, we briefly compare our findings with those of previous studies and discuss future directions.
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DOI：
--
发表时间：
1983
期刊：
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
J. Hawkins
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H. Andersen