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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) coeficiente (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística
1) Candidate: coeficiente
Is in goldstandard
1
paper corpusSignosTxtLongLines153 - : Finalmente, se investigó la variabilidad de los verbos en los distintos registros. Para esto se llevó a cabo un análisis estadístico del clásico coeficiente entre tipos y casos verbales ( verbal type/token ratio) pero dado que, tal como ha demostrado el estudio de Lebart, Salem y Bécue ([76]2000), dicha tasa de variabilidad depende en un alto grado del número total de palabras, se complementó ese cálculo con una estimación del porcentaje de los verbos por el número total de palabras, es decir, cuánto (porcentualmente hablando) de un registro corresponde a unidades verbales .
2
paper corpusSignosTxtLongLines213 - : En síntesis, la clasificación automática de documentos puede concebirse como un proceso de aprendizaje matemático-estadístico, durante el cual un algoritmo implementado computacionalmente capta las características que distinguen cada categoría o clase de documentos de las demás, es decir, aquellas que deben poseer los documentos para pertenecer a esa categoría. Estas características no tienen porqué indicar de forma absoluta e inequívoca la pertenencia a una clase o categoría, sino que más bien lo hacen en función de una escala o graduación. De esta forma, por ejemplo, documentos que posean una cierta característica tendrán un factor de posibilidades de pertenecer a determinada clase, de modo que la acumulación de dichas características arrojará un resultado que consiste en un coeficiente asociado a cada una de las clases ya conocidas. Este coeficiente lo que expresa en realidad es el grado de confianza o certeza de que el documento en cuestión pertenezca a la clase asociada al coef
3
paper corpusSignosTxtLongLines244 - : Con el objetivo de establecer una validez de contenido, se llevó a cabo un proceso de triangulación por medio del juicio de ocho pares expertos. Los resultados de este paso metodológico indicaron que existía un acuerdo interpares sobre el 90% en cuanto al contenido y formato de la prueba. Además, y con el fin de probar el texto y las preguntas, este instrumento fue aplicado a una muestra exploratoria piloto compuesta por estudiantes en proceso de práctica y profesores de la carrera en cuestión. Por otra parte, aplicado el alfa de Cronbach, el instrumento presenta un coeficiente de confiabilidad de 0,77, es decir, su confiabilidad es aceptable .
4
paper corpusSignosTxtLongLines244 - : Aplicada la prueba estadística para corroborar nuestra tercera hipótesis, el coeficiente de correlación corresponde a 0,14 . Esto equivale a una relación positiva muy débil entre las dos variables, por lo que nuestra hipótesis ha sido corroborada solo parcialmente.
5
paper corpusSignosTxtLongLines262 - : La expresión anterior puede interpretarse como una línea recta en un gráfico doble-logarítmico (como el empleado en las figuras), ya que se puede enunciar como: log (P[n]) = -alog(x) + log(a), la cual presenta la misma forma que la ecuación de una línea recta y = -ax + a. El coeficiente a corresponde al punto de intersección con el eje y, y muestra la mayor frecuencia en los datos procesados .
6
paper corpusSignosTxtLongLines320 - : Dados una unidad Vi y, por un lado, max(ti) que es su frecuencia relativa máxima en una partición j del corpus y, por otro lado, la variable Zi definida en la Ecuación 2 como la cantidad de veces en que en una partición del corpus la unidad tiene una frecuencia inferior al parámetro arbitrario k, la Ecuación 3 define la concentración (conc) como la multiplicación de estos dos valores y del coeficiente de continuidad introducido en la Ecuación 1. Este último coeficiente es el que informa el grado de aglutinación en el tiempo de las apariciones de un término .
7
paper corpusSignosTxtLongLines332 - : El [35]Gráfico 1(a) muestra que en el par
8
paper corpusSignosTxtLongLines471 - : Para determinar si existe una correlación entre el nivel de las colocaciones de nuestra muestra y su frecuencia en el corpus manejado se ha calculado el coeficiente τ[b] de Kendall. Este coeficiente mide la correlación entre dos rangos: un valor de 1 indicaría una correlación positiva perfecta, un valor de 0, falta de correlación alguna y un valor de -1 una correlación negativa perfecta, esto es, que a valores altos en una dimensión se corresponden valores bajos en la otra . Además, este coeficiente de correlación tiene en cuenta posibles empates, que se dan necesariamente aquí, puesto que hay cuatro valores posibles (B1, B2, C1 y C2) para 85 casos. Lo esperable sería una correlación negativa entre nivel y frecuencia: es decir, que a niveles más altos correspondiesen frecuencias más bajas y viceversa. Esta expectativa se confirma con una correlación negativa moderada (τ[b]=-0,57) estadísticamente significativa (p<0,0001). Parece, pues, justificado asumir que de acuerdo con los criterios del
9
paper corpusSignosTxtLongLines478 - : La magnitud de la diferencia se señala con el coeficiente del tamaño del efecto d de Cohen, calculado manualmente para cada variable de distribución aproximadamente normal (cuya diferencia resultó significativa), según la fórmula indicada por ^[68]Leech, Barrett y Morgan (2005), y ^[69]Hedges (1981) para grupos de tamaños disímiles. Para obtener la magnitud de la diferencia en las pruebas no paramétricas U, primero se calculó el coeficiente de correlación según la fórmula de ^[70]Cohen (1988): r = Z / N^1/2, y luego, se procedió a obtener el coeficiente de la familia d, para cada una de las 8 variables no normales, de acuerdo con la fórmula de ^[71]Friedman (1968 ).
10
paper corpusSignosTxtLongLines479 - : El estudio cuantitativo consiste en un análisis de la correlación de Pearson entre los valores de similitud obtenidos a partir de cada perspectiva, teniendo en cuenta cada una de las diferentes formalizaciones de estructura argumental en corpus. El coeficiente de correlación de Pearson mide el grado de relación lineal entre dos variables aleatorias, dos perspectivas sobre la similitud verbal en nuestro caso. La fórmula para calcular el coeficiente de correlación de Pearson (también llamado 𝜚) se muestra en la ecuación 2, donde X e Y son las dos variables comparadas, el numerador corresponde a la covarianza de las dos variables y el denominador corresponde a la desviación típica de cada una de las variables .
Evaluando al candidato coeficiente:
1) correlación: 15 (*)
2) variables: 6 (*)
3) corresponde: 6
5) valores: 5
6) frecuencia: 5 (*)
7) ecuación: 5
8) fórmula: 4 (*)
9) pearson: 4
11) documentos: 4
13) negativa: 3
14) gráfico: 3 (*)
17) corpus: 3 (*)
18) significativa: 3
20) nuestra: 3
coeficiente
Lengua: spa
Frec: 107
Docs: 43
Nombre propio: / 107 = 0%
Coocurrencias con glosario: 6
Puntaje: 6.919 = (6 + (1+6.12928301694497) / (1+6.75488750216347)));
Candidato aceptado