stan-dev/rstan

RStan とは何か？

RStan は、Stan という強力な確率的プログラミング言語を R 統計環境から利用できる公式 R パッケージです。Stan は最新のマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）および変分推論アルゴリズムを用いてベイズ推論を実行するため、RStan は R ユーザーが Stan モデルを書いたり、コンパイルしたり、R の外に出ることなく推論を実行できる橋渡しの役割を果たします。

主な機能

機能	あなたにとっての意味
R で Stan モデルを書く	Stan の独自言語（別途 `.stan` ファイル）でモデルを定義し、`stan()` や `sampling()` 関数で R から呼び出せます。
高速な推論エンジン	Stan の C++ に基づくハミルトニアン・モンテカルロ（NUTS）および変分推論を内部で使用し、最先端のベイズ事後分布サンプリングを実現します。
自動微分	Stan の自動微分により、対数事後分布の勾配を効率的に計算でき、HMC に不可欠です。
診断・後処理	`stanfit` オブジェクトを返し、R の `coda`、`bayesplot` などのパッケージと連携して収束チェック、トレースプロット、事後要約が可能になります。
クロスプラットフォーム	Windows、macOS、Linux で動作；CRAN からバイナリを簡単にインストールできます。
拡張可能	Stan モデルにカスタム C++ 関数を追加し、R から利用可能にできます。

使い始め方

インストール – install.packages("rstan")（システム固有の手順については、詳細な RStan Getting Started ウィキを参照）。
モデルの作成 – Stan コード（例：単純な線形回帰）を含むファイル model.stan を作成します。

モデルの適合 – R で実行：

library(rstan)
fit <- stan(file = "model.stan", data = my_data, iter = 2000, chains = 4)
print(fit)
plot(fit)

結果の探索 – summary(fit)、extract(fit)、または bayesplot パッケージを使って視覚的な診断を行います。

リポジトリの README には、ステップバイステップのインストール手順と、フランス語、日本語、中国語、ポルトガル語への翻訳が掲載されています。

詳細情報の入手先

オンラインドキュメント & ビジネット – https://mc-stan.org/rstan/
Stan 言語リファレンス – https://mc-stan.org/users/documentation/
コミュニティのサポート – Stan Discourse フォーラム (https://discourse.mc-stan.org)
バグ報告 / 機能要望 – GitHub Issues (https://github.com/stan-dev/rstan/issues)

ライセンスと貢献ポリシー

R パッケージ自体は GPL-3 の下でリリースされています。
組み込みの Stan コードは new BSD ライセンスの下で提供されています。
貢献は Stan AI Contribution Policy を遵守する必要があります。AI関連ツールの責任ある利用を保証します。

結論：RStan は、R ユーザーが馴染み深い R ワークフローから、Stan の最先端のベイズ推論エンジンに直接アクセスできるようにします。高度な確率的モデリングを R エコシステムの外に出ることなく実現できます。