Tokyo.R#33に行ってきたのでメモ。
Rで計量時系列分析
forecast：単変量時系列データモデリングと予測。ARIMA自己回帰和分移動平均過程
vars：多変量時系列モデリング・予測・因果性の推定。Granger因果性検定 causality
tseries：単位根と見せかけの回帰
urca：共和分関係
fGarch：ばらつきの時系列モデリング
tsDyn：閾値に基づく状態変化の推定
MSwM：単変量時系列のマルコフ転換モデル。EMアルゴリズム
MSBVAR：多変量時系列のマルコフ転換モデル
機械学習：全データの関係性がわかっているデータに威力を発揮
互いの関係性がわからないことが多い。
全数データはわからないが時系列トレンドくらいならわかるデータが多い。
Rで項目反応理論
よいテストを提供したい
問題の難易度と受検者の能力
項目特性曲線
ltm, irtoys
21世紀の手法対決
再生核ヒルベルト空間とか出てきたんだけどわけわかめ。
BMIのUカーブのようなデータに対する相関が取れるらしい。
MICではminerva、HSICではhsicCCAとEMDが使えるらしい。ヒマがあれば使ってみる。
