65

Stan 入门

概率编程语言

贝叶斯篇

相比于传统的方法来说，Stan建模具有更好的可操作性、透明性和可解释性。本周开始，我们将开始学习贝叶斯数据分析，希望通过一些案例，让大家了解Stan的强大和价值。根据我有限的学习经验，采用code first 教学。

R4.1配置方法

  • 安装 Rtools4.0到C盘
  • 添加系统路径(电脑 - 属性 - 高级系统设置 - 环境变量 - 系统变量 - Path)
  • C:\rtools40
  • C:\rtools40\mingw64\bin
  • C:\rtools40\usr\bin
  • 配置
R 
writeLines('PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron")
R 
remove.packages(c("rstan", "StanHeaders"))
install.packages("rstan", repos = c("https://mc-stan.org/r-packages/", getOption("repos")))
install.packages(c("tidybayes", "bayesplot"))

R4.2配置方法

  • 安装 Rtools42到C盘，推荐使用它默认的路径
R 
remove.packages(c("rstan", "StanHeaders"))
install.packages(c("rstan", "StanHeaders"), repos = c("https://mc-stan.org/r-packages/", getOption("repos")))
install.packages(c("tidybayes", "bayesplot"))

遇到问题，请参考

  • <https://mc-stan.org/r-packages/>
  • <https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/RStan-Getting-Started>
R 
pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE)