Stan程序是一种用于估计统计模型的概率编程语言,Stan有命令行Shell的Cmdstan接口、Python的Pystan接口、R的Rstan接口、Matlab的Matlabstan接口,这些接口可以在Windows、MacOSX和Linux上运行,并且是开源许可的。R软件中Rstan软件包主...Stan程序是一种用于估计统计模型的概率编程语言,Stan有命令行Shell的Cmdstan接口、Python的Pystan接口、R的Rstan接口、Matlab的Matlabstan接口,这些接口可以在Windows、MacOSX和Linux上运行,并且是开源许可的。R软件中Rstan软件包主要采用MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法,并用来估计四参数Logistic模型(4PLM)。Rstan的实现主要2种MCMC算法:HMC算法和The No-U-Turn采样器算法,计算效率要优于Gibbs抽样和Metropolis算法,不仅如此,这2种算法适用于任何先验分布。首先,介绍了四参数Logistic模型的定义(即在三参数Logistic模型的基础上增加一条小于1的上渐进线,称为失误参数);其次,介绍了Rstan实现的2种计算效率更高的MCMC算法,还介绍了如何使用Rstan包判断估计参数收敛的方法;最后,通过模拟试验验证了Rstan包在四参数Logistic模型参数估计的有效性及可行性。展开更多
文摘Stan程序是一种用于估计统计模型的概率编程语言,Stan有命令行Shell的Cmdstan接口、Python的Pystan接口、R的Rstan接口、Matlab的Matlabstan接口,这些接口可以在Windows、MacOSX和Linux上运行,并且是开源许可的。R软件中Rstan软件包主要采用MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法,并用来估计四参数Logistic模型(4PLM)。Rstan的实现主要2种MCMC算法:HMC算法和The No-U-Turn采样器算法,计算效率要优于Gibbs抽样和Metropolis算法,不仅如此,这2种算法适用于任何先验分布。首先,介绍了四参数Logistic模型的定义(即在三参数Logistic模型的基础上增加一条小于1的上渐进线,称为失误参数);其次,介绍了Rstan实现的2种计算效率更高的MCMC算法,还介绍了如何使用Rstan包判断估计参数收敛的方法;最后,通过模拟试验验证了Rstan包在四参数Logistic模型参数估计的有效性及可行性。
