ShinyStan：贝叶斯模型交互式诊断和后验分析

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

2. 估计

3. 探索

4. 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/