Stan (プログラミング言語)

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Stan
作者 Stan Development Team
初版 2012年8月30日 (2012-08-30)
最新版
2.23 / 2020年 (2020)
リポジトリ ウィキデータを編集
プログラミング
言語
C++
対応OS Unix-like, Microsoft Windows, Mac OS X
プラットフォーム Intel x86 - 32-bit, x64
サポート状況 Active
種別 Statistical package
ライセンス New BSD License
公式サイト mc-stan.org
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Stan(スタン)はC++で書かれた統計的推論のための確率的プログラミング言語[1][2]。 Stan言語では、対数確率密度関数を計算する命令型プログラムを使用して、(ベイジアン) 統計モデルを実装できる。

アンドリュー・ゲルマン英語版らによって開発され[3]モンテカルロ法の先駆者であるスタニスワフ・ウラムにちなんで名付けられた。 BSDライセンスの下でライセンスされている。

インターフェース[編集]

Stanにはいくつかのインターフェースからアクセスできる。

  • RStan - R言語との統合。アンドリュー・ゲルマンらによってメンテナンスされている。
  • PyStan - Pythonとの統合。
  • CmdStan - Unixシェルのコマンドライン実行可能ファイル。
  • MatlabStan - MATLAB数値計算環境との統合。
  • Stan.jl - Juliaとの統合。
  • StataStan - Stataとの統合。
  • MathematicaStan - Mathematicaとの統合。
  • ScalaStan - Scalaとの統合

アルゴリズム[編集]

Stanは、ベイジアン推論のための勾配ベースのマルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC法)アルゴリズム、近似ベイズ推論のための確率論的勾配ベース変分ベイズ法 、およびペナルティ付き最尤推定のための勾配ベース最適化を実装している。

活用例[編集]

スタンは、社会科学、医薬品統計[6]、市場調査[7]医用画像[8]などの分野で使用されている。

参考文献[編集]

  1. ^ a b Stan Development Team. Stan User’s Guide 2.23
  2. ^ a b Stan Development Team. Stan Reference Manual 2.23
  3. ^ “Development Team” (英語). stan-dev.github.io. http://mc-stan.org/about/team/ 2020年5月10日閲覧。 
  4. ^ Hoffman, Matthew D.; Gelman, Andrew (April 2014). “The No-U-Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo”. Journal of Machine Learning Research 15: pp. 1593–1623. http://jmlr.org/papers/v15/hoffman14a.html. 
  5. ^ Kucukelbir, Alp; Ranganath, Rajesh; Blei, David M. (June 2015). Automatic Variational Inference in Stan. 1506. arXiv:1506.03431. Bibcode2015arXiv150603431K. 
  6. ^ Natanegara, Fanni; Neuenschwander, Beat; Seaman, John W.; Kinnersley, Nelson; Heilmann, Cory R.; Ohlssen, David; Rochester, George (2013). “The current state of Bayesian methods in medical product development: survey results and recommendations from the DIA Bayesian Scientific Working Group”. Pharmaceutical Statistics 13 (1): 3–12. doi:10.1002/pst.1595. ISSN 1539-1612. PMID 24027093. 
  7. ^ Feit. “Using Stan to Estimate Hierarchical Bayes Models”. 2019年3月19日閲覧。
  8. ^ Gordon, GSD; Joseph, J. "Quantitative phase and polarisation endoscopy applied to detection of early oesophageal tumourigenesis". arXiv:1811.03977 [physics.med-ph]。

外部リンク[編集]