Stan (プログラミング言語)とは？意味をやさしく解説

Stan: 確率的プログラミング言語

Stanは、C++で開発された確率的プログラミング言語で、特にベイジアン統計モデルの実装に特化しています。開発者はアンドリュー・ゲルマンをはじめとし、名はモンテカルロ法の先駆者スタニスワフ・ウラムに由来しています。Stanは、信頼性の高い統計的推論を可能にするための強力なツールを提供しており、BSDライセンス下で公開されています。

インターフェース

Stanは多様なインターフェースを通じてアクセス可能であり、さまざまなプログラミング環境と連携することができます。

- RStan: R言語用のインターフェースで、アンドリュー・ゲルマンらにより管理されています。
- PyStan: Pythonとの互換性があり、データサイエンスの分野でも広く使用されています。
- CmdStan: Unixシェル上で動作するコマンドライン用の実行ファイルです。
- MatlabStan: MATLAB環境との統合が行われており、数学的解析を支援します。
- Stan.jl: Julia言語との統合を提供します。
- StataStan: Stataとの連携を実現したインターフェースです。
- MathematicaStan: Mathematicaとの統合も行われています。
- ScalaStan: Scala言語向けのインターフェースが用意されています。

各インターフェースは、データ分析やモデル構築をより効率的に行うための手段を提供しています。

アルゴリズム

Stanが優れている点は、さまざまなベイジアン推論アルゴリズムを実装していることです。特に、次のようなアルゴリズムが特徴です。

MCMC法

- No-U-Turn Sampler (NUTS): ハミルトニアン・モンテカルロ法を基にしたアルゴリズムで、StanのデフォルトのMCMCエンジンとして用いられています。
- ハミルトニアン・モンテカルロ法 (HMC法): 効率的なサンプリング手法で、複雑な分布からのサンプリングを容易にします。

変分推論アルゴリズム

- ブラックボックス変分推論: 推論過程を効率化するためのアルゴリズムです。

最適化アルゴリズム

- 制限付きメモリBFGS: Stanのデフォルトの最適化手法で、大規模な最適化問題に適したアルゴリズムです。
- Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shannoアルゴリズム: 効率的な最適化手法の一つです。
- ラプラスの方法: 古典的な標準誤差推定と近似ベイズ後置子に対して用いられます。

これらのアルゴリズムは、さまざまなデータセットに基づいた信頼性の高い結果を提供します。

活用例

Stanは多様な分野で広く利用されています。特に、社会科学、医薬品統計、市場調査、医用画像処理などの領域で強力な解析ツールとしての地位を築いています。

参考文献

以下はStanに関する主要な文献です。

- Carpenter, B., Gelman, A., Hoffman, M., Lee, D., Goodrich, B., Betancourt, M., Brubaker, M., Guo, J., et al. (2017). "Stan: A Probabilistic Programming Language". Journal of Statistical Software, 76(1): 1–32. doi:10.18637/jss.v076.i01.
- Gelman, A., Lee, D., & Guo, J. (2015). "Stan: A Probabilistic Programming Language for Bayesian Inference and Optimization". Journal of Educational and Behavioral Statistics.
- Hoffman, M. D., Carpenter, B., & Gelman, A. (2012). "Stan, Scalable Software for Bayesian Modeling". Proceedings of the NIPS Workshop on Probabilistic Programming.

外部リンク

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