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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) modelo de regresión (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística
1) Candidate: modelo de regresión
Is in goldstandard
1
paper CO_Íkalatxt2 - : Los estudios de la densidad léxica trabajan sobre la base de muestras textuales de distintos ámbitos, autores, idiomas, etc., lo que permite discriminar textos de forma automática, a partir de las relaciones matemáticas entre types (formas) y tokens (ocurrencias), que constituyen un modelo de regresión adecuado que puede ayudar a diferenciar tipos de texto (Cantos, 2000: 74-80 . Castellà, 2002: 183-184; Martín, 2003: 159-161).
2
paper corpusRLAtxt139 - : El modelo de regresión lineal propuesto permite establecer una relación matemática entre el conjunto de las seis variables independientes codificadas en la investigación, denominadas como covariantes o factores, y las variables dependientes analizadas: variación ortotipográfica, elementos gráficos y audiovisuales de la escritura digital . De esta manera, la ecuación que se propone a continuación puede funcionar como modelo predictivo de la escritura digital en este tipo de programas y servir, la significación obtenida, como factor explicativo en las implicaciones sociales, lingüísticas y pedagógicas. Una vez analizado este modelo, se postulará la ecuación que genera mayor porcentaje de explicación de las características de la escritura digital entre adolescentes. El modelo propuesto es el siguiente:
3
paper corpusRLAtxt139 - : En la [33]Tabla VII se presenta el resumen del modelo de regresión lineal y se realiza el análisis de correlaciones según el modelo ecuacional propuesto, tomando como constantes las tres variables independientes del modelo: "modelo 1": ortotipografía, "modelo 2": elementos gráficos y "modelo 3": elementos audiovisuales .
4
paper corpusRLAtxt139 - : es (+16,3%). La "conversación con amigos y en familia" no es significativa para el "modelo 1" pero sí es altamente significativa para las variables dependientes b y c ("modelos 2 y 3"). Se remiten más elementos gráficos (+15,3%) y audiovisuales (+12,1%) en las conversaciones con amigos que entre familiares. Han resultado no significativas las variables independientes sexo (Sig. ,501 de media en las tres variables) y edad (Sig. ,403 de media en las tres variables), por lo que ambas variables no influyen en las tres variables dependientes analizadas. Por lo tanto, el modelo de regresión lineal multivariante queda configurado con la siguiente ecuación, que explica el 51,7% de la variabilidad y especificidad de la escritura digital en WhatsApp, con respecto a las variables dependientes analizadas: errores ortotipográficos, elementos gráficos y audiovisuales empleados en la escritura digital en WhatsApp .
Evaluando al candidato modelo de regresión:
1) variables: 10 (*)
3) escritura: 5 (*)
4) dependientes: 4
6) gráficos: 4 (*)
7) digital: 4 (*)
8) propuesto: 3
9) audiovisuales: 3
10) lineal: 3
11) independientes: 3
12) ecuación: 3
modelo de regresión
Lengua: spa
Frec: 29
Docs: 11
Nombre propio: / 29 = 0%
Coocurrencias con glosario: 4
Puntaje: 5.088 = (4 + (1+5.4262647547021) / (1+4.90689059560852)));
Candidato aceptado
Referencias bibliográficas encontradas sobre cada término
(Que existan referencias dedicadas a un término es también indicio de terminologicidad.)| modelo de regresión |
: Core Team, 2020). Los resultados mostraron que el VIF de las variables dependientes osciló entre 1.01 para la variable de género y 2.86 para la variable de categoría gramatical, lo cual indica ausencia de multicolinealidad en el modelo de regresión. |