유명 데이터셋의 true parameter와 추정값 비교해서 알고리즘 교정

[seonghobae]

유명 데이터셋의 true parameter와 추정값 비교해서 알고리즘 교정

대상: 이 라이브러리에서 지원하는 모든 추정 방법
데이터: Full-information item factor analysis 방식에서 지원하는 모든 유명 데이터셋과 그의 true parameter (알려져 있는 데이터를 찾아야 함)
5회 반복의 RMSE 계산

[seonghobae]

Execution checklist

• Build estimator coverage matrix from R/kaefa.R + R/newEngine.R
• Create dataset registry (source/DOI/license/version/checksum/true-parameter citation)
• Define fixed 5-seed RMSE protocol and parameter-alignment rules
• Run smoke subset first, then full matrix runs with failure logging
• Produce correction backlog ranked by RMSE gap magnitude

Acceptance criteria

• Method coverage matrix is complete and posted
• Every included dataset has verifiable true-parameter source
• Exactly 5 repeats per valid method-dataset pair
• Output schema fixed: per-run RMSE, mean/SD, failure log

Risk notes

• True-parameter provenance gaps -> strict inclusion/exclusion log
• Parameterization mismatch -> explicit alignment rules