医療職からデータサイエンティストへスマートフォン用の表示で見る医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。R新年になったということで、今年はRでstanを使ったベイズモデリングに挑戦していきたいと思います。GitHubを参考にしながら進めていきます。ちなみに私のPCはMacですので、Windowsユーザーの方はあしからず。www.medi-08-data-06.work環境のチェックまずはstanの推奨環境の確認をしていきます。以上が推奨環境のようです。私もRstudioのバージョンが1.2未満だったため最新バージョンにしました。Rstudioで、RのバージョンはsessionInfo()で確認できます。RStudioさっそくインストールまずは、念の為こちらのコードを実行後、リスタートします。file.remove(".RData")そしてrstanをインストールしていきます。TRUE)少し時間がかかります,,,,ここで何か予期せぬことが起こった場合は、こちらを参考にしてください。GitHubさて、rstanをインストールしたら、こちらのコードを実行します。TRUEこれは、stanを動かしているC++言語がうまく利用できるかどうかみたいな確認ですかね....。この辺りは、詳しくありませんがTrueが返ってこればOKみたいなので、大丈夫みたいです。高速化するための設定こちらは推奨設定ということでやらなくてもいいみたいなのですが、高速化のために設定しておきます。やっていることは、HOMEディレクトリに.Rディレクトリ(隠しフォルダ)を作成して、その中にMakevarsというファイルを作成しています。実際に作成できているかどうかは、Teminalから確認できます。-ftemplate-depth-256使ってみるstanの使い方はおいおい学んでいくとして、実際に動作確認していきます。インストールしたstanを読み込みます。TRUE)ここで、メッセージを読んでみるとPCがマルチコアマシンで十分なRAMがあるときは、以下を実行してくださいとある。parallel::detectCores())私のmacは高スペックではないですが、どうやら並列処理を行う設定らしいので、実行しておきます。次のメッセージ、変更されていないstanモデルの再コンパイルを防ぐためには、以下のコードを実行することをお勧めします。モデルの自動保存のことらしいです。これもやっておきましょう。Fileで新しいファイルを開いたら以下をコピペして、8schools.stanとしてファイルを保存します。保存場所は、後から読み込むためgetwd()で確認できるRの作業ディレクトリにしておくと便利です。わかりませんがとりあえずは動作確認ということで、指示通りに実行していきます。log-likelihood}上記ファイルが保存できたら、今度はRで以下を実行していきます。schools_dat)#少し時間がかかる...#プロットしてみるplot(fit)何かそれっぽいのが出てきました!うまく動作しているようです!無事にStanを導入できたので、これから使い方を少しずつ学んでいきます。前回はベイズ推定を使って単回帰分析を行いました。はてなブログPro大学院で疫学統計を学んでいます。データサイエンティストを目指して、初心者目線から統計学、機械学習など学んだことをまとめていきます。パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。medi_data0826スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。