在rmarkdown中使用stan,可以通过以下步骤实现:
rstan
包,可以使用以下命令进行安装:install.packages("rstan")
library(rstan)
library(knitr)
```{stan code}
data {
int<lower=0> N;
vector[N] x;
vector[N] y;
}
parameters {
real alpha;
real beta;
real<lower=0> sigma;
}
model {
y ~ normal(alpha + beta * x, sigma);
}
```
```{r stan, results='asis'}
fit <- stan(model_code = "
data {
int<lower=0> N;
vector[N] x;
vector[N] y;
}
parameters {
real alpha;
real beta;
real<lower=0> sigma;
}
model {
y ~ normal(alpha + beta * x, sigma);
}
", data = list(N = 10, x = 1:10, y = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)))
print(fit)
5. 渲染文档:在Rmarkdown文档中,你可以点击RStudio的"Knit"按钮来渲染文档并生成输出。输出将包括stan代码块的运行结果和其他文本、图表等内容。
这样,你就可以在rmarkdown中使用stan进行数据建模和分析了。对于更多关于stan的信息和使用方法,你可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:[腾讯云Stan介绍](https://cloud.tencent.com/document/product/691/51898)。
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