stan-dev/bayesplot

何を解決するか

ベイズモデリングはしばしば複雑な事後分布とMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ）データを生成し、視覚的に解釈するのが難しいことがあります。bayesplot は、モデルの性能を診断し、ベイズモデルの結果を可視化するのに役立つ、標準化されたプロット関数のライブラリを提供します。

動作方法

このパッケージは、ggplot2 と統合されたRライブラリとして構築されています。事後分布（通常はMCMCから得られる）を入力として受け取り、さまざまな専門的なプロットに変換します。以下の種類の可視化をサポートしています：

• 事後分布の可視化： パラメータの分布を視覚化します。
• MCMC診断： チェーンの収束やサンプリング効率に関する問題を特定します。
• HMC/NUTS診断： ハミルトニアンモンテカルロ（HMC）およびノーアンターンサンプラー（NUTS）の性能を診断するための特定のツール（エネルギー図や発散の散布図など）。
• 予測検証： モデルの予測値と観測データを比較するためのグラフィカルな事後または事前予測検証。

対象ユーザー

Stanエコシステム（rstan や rstanarm など）を使用している研究者や開発者を主なターゲットとしていますが、事後分布を生成する任意のベイズモデルで使用可能です。

特徴

• ggplot2統合： すべてのプロットはggplotオブジェクトであり、標準的なggplot2関数を使って完全にカスタマイズ可能です。
• 包括的な診断機能： MCMCおよびNUTSエネルギー診断用の特定のツールを含みます。
• 予測分析： 事後予測検証（PPC）用の組み込み関数があります。
• 開発者向け： 他のベイズモデリングパッケージが可視化のバックエンドとして利用できる共通の関数セットを提供します。