Stan 开源项目教程

Stan 开源项目教程

stan🕵️ Haskell STatic ANalyser项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sta/stan

项目介绍

Stan 是一个用于统计建模和高性能统计计算的先进平台。它被数千名用户用于社会、生物、物理科学、工程和商业领域的统计建模、数据分析和预测。Stan 与最流行的数据分析语言（如 R、Python、Shell、MATLAB、Julia、Stata）接口，并支持所有主要平台（Linux、Mac、Windows）。

项目快速启动

安装 Stan

首先，确保你已经安装了必要的依赖。然后，你可以通过以下命令克隆 Stan 的 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/kowainik/stan.git


cd stan

编写第一个 Stan 模型

创建一个名为 example.stan 的文件，并添加以下内容：

data {


  int<lower=0> N;


  real y[N];


}


 


parameters {


  real mu;


}


 


model {


  y ~ normal(mu, 1);


}

运行模型

使用以下命令编译并运行模型：

stan example.stan

应用案例和最佳实践

应用案例

Stan 广泛应用于各种领域，例如：

生物统计学：用于基因表达数据的分析。经济学：用于时间序列分析和预测。环境科学：用于气候模型的参数估计。

最佳实践

模型验证：在应用模型之前，进行充分的验证和测试。参数选择：合理选择先验分布和参数范围。性能优化：利用 Stan 的并行计算功能提高模型运行效率。

典型生态项目

RStan

RStan 是 Stan 的 R 语言接口，允许用户在 R 环境中直接使用 Stan 进行统计建模。

PyStan

PyStan 是 Stan 的 Python 接口，为 Python 用户提供了强大的统计建模工具。

CmdStan

CmdStan 是 Stan 的命令行接口，适用于需要在命令行环境下运行 Stan 模型的用户。

通过这些生态项目，Stan 提供了丰富的工具和接口，满足不同用户的需求。

stan🕵️ Haskell STatic ANalyser项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sta/stan