これはRStanというLinuxアプリで、最新リリースはv2.8.0sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、RStan というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
RStan
説明：
RStanは、統計モデリングと高性能統計計算のためのC++ライブラリであるStanへのRインターフェースです。ユーザーは、Stanモデリング言語（ベイズ推論用）でモデルを指定し、コンパイルして、Rから推論を実行できます。主な推論手法には、ハミルトンモンテカルロ（特にNo-U-Turn Sampler、NUTS）による完全ベイズ推論、変分法による近似ベイズ推論、そして最適化（ペナルティ付き尤度）などがあります。RStanはStanの自動微分ライブラリと統合され、診断、モデル比較、事後予測チェックなどを提供します。ベイズ法の柔軟性と厳密さが求められる研究、応用統計、モデリングワークフローで使用されています。
オプション
- 柔軟な事後サンプリングのためのNUTS（No-U-Turn Sampler）による完全なベイズ推論
- 高速近似ベイズ推論のための自動微分変分推論（ADVI）
- L-BFGSのようなアルゴリズムを用いた点推定値/ペナルティ付き最大尤度を得るための最適化
- 階層型/多層型モデル、カスタム確率関数などをサポートする Stan 言語でのモデル仕様。
- 診断と後処理: 事後予測チェック、収束診断、モデル適合の検査など。
- R 環境への統合: R からモデルをコンパイルし、R オブジェクトを介してデータと出力を管理し、StanHeaders を操作し、インタラクティブ / スクリプト ワークフローで使用できる
プログラミング言語
R
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/rstan.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。