Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This Element introduces PrInDT (Prediction and Interpretation in Decision Trees), a statistical approach for modeling relationships between extra- and intralinguistic variables in World Englishes. It is based on decision trees and controls their size in a way that they are easy and straightforward to interpret. Furthermore, PrInDT optimizes their accuracy so that they best fit the data and can be reliably used for prediction. Moreover, it can handle unbalanced classes that occur, for example, when comparing non-standard with standard linguistic realizations. The various PrInDT functions can deal with classification and regression tasks and can analyze multiple endogenous variables jointly, even for models combining classification and regression. The authors introduce these features in some detail and apply them to World Englishes and sociolinguistic datasets. As examples, they draw on L1 child data from England and Singapore as well as linguistic landscapes data from the Eastern Caribbean island of St. Martin.