查看原文
其他

ShinyStan:贝叶斯模型交互式诊断和后验分析

庄闪闪 庄闪闪的R语言手册 2023-09-12

点击下方公众号,回复资料分享,收获惊喜

今天介绍下 Stan 旗下的另一个 R 包:shinystan[1],该包可以对贝叶斯模型进行交互式诊断和后验分析。ShinyStan 为 MCMC 仿真提供模型参数的即时、信息丰富、可定制的视觉和数值摘要以及收敛诊断。

注意:关于贝叶斯方法的相关推文可见:贝叶斯推断R包综述Bayesplot 包:可视化贝叶斯模型学习贝叶斯统计的 R 包及配套书籍贝叶斯 RStan 包入门教程

安装

# 安装CRAN的最新版本:
install.packages("shinystan")
# 从GitHub安装开发版本:
if (!require("devtools")) {
  install.packages("devtools")
}
devtools::install_github("stan-dev/shinystan", build_vignettes = TRUE)

演示

安装完后,运行以下代码,即可得到以下界面。该 demo 是基于经典的八校数据(详细见:贝叶斯 RStan 包入门教程)。

library("shinystan")
launch_shinystan_demo()

界面包含四个部分:

  1. 诊断
  1. 估计
  1. 探索
  1. 更多

shinystan 包允许读者将整个项目的基本组件(代码、后样本、图表、表格、注释)存储在单个对象中。用户可以将许多绘图保存为 ggplot2 对象,以便进一步自定义并轻松集成到报告中或进行后处理以供发布。

shinystan 还提供了该 deploy_shinystan 功能,让您可以使用 RStudio 的 ShinyApps 服务为你的任何模型轻松在线部署自己的 ShinyStan 应用程序。读者的每个应用程序都将具有唯一的 URL,并且与 Safari、Firefox、Chrome 和大多数其他浏览器兼容。

应用

上面介绍了 demo 数据的结果,如果读者想使用自己的贝叶斯模型,则可以直接使用以下代码:

launch_shinystan(fit)

其中, fit 是读者拟合好的贝叶斯模型。

参考资料

[1]

shinystan: https://mc-stan.org/shinystan/


相关推荐

colourpicker包:图形颜色拾取器


visdat包:助你一眼看穿数据结构和缺失值!


report包:助你自动出统计报告!


reticulate包|数据科学者的福音



您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存