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Stan의 장점은 지금까지 설명한 성능만이 아니다. 오류 메시지가 WinBUGS보다 명쾌해 디버
그하기가 쉽다. 또한, Stan 사용자 설명서는 500페이지 이상으로 충실하며 메일링 리스트도 질
문 응답과 토론이 활발하다. 게다가 공식 깃허브에는 WinBUGS 사용자 설명서에 포함된 예제를

Stan으로 바꾼 것과 겔만과 다른 사람들이 작성한 계층 모델 교과서[4]의 예제를 Stan으로 구현
한 것도 있으며 예제도 풍부하다.

1.5 왜 RStan인가? MODELING WITH ST AN

RStan은 Stan의 R용 패키지다. Stan 코드로 작성한 모델을 R에서 간단하게 실행할 수 있고, 표
본 추출 결과는 R의 일반적인 객체로 이용할 수 있다. 하지만 R과 Stan의 시너지는 이뿐만이 아
니다. 통계 모델링에서는 시각화로 결과 검토를 반복하는 데 R의 뛰어난 그림 그리기 기능은 큰

도움이 된다. 또한, 복잡한 모델에서는 결과를 더 잘 이해하고자 시뮬레이션을 수행하는데 R은 확
률분포를 사용한 시뮬레이션을 쉽게 수행할 수 있다. 그리고 Stan을 실행해서 얻은 MCMC 표본
을 자유자재로 사용하려면 R의 데이터 가공 기능이 강력한 도구가 된다. 이런 이유로 Stan을 R에
서 사용한다는 것은 단순히 인터페이스의 문제가 아니라 통계 모델링 과정을 효과적으로 수행하
기 위함이다.

1.6 추가 자료와 참고 문헌 MODELING WITH ST AN

통계 모델 분야에서는 혼합 모델과 혼합효과 모델, 고정효과, 임의효과 등 여러 가지 용어가 자주
사용된다. 이 책에서는 앞에서 열거한 것과 연관된 분석 방법을 다루지만 그런 용어는 일부러 사
용하지 않았다. 용어는 본질이 아니므로 모델식(수식)을 이해하는 것이 중요하다고 생각했기 때문
이다. 또한, 다중계층 모델과 계층 모델은 수식 형태가 같으므로 이 책에서는 ‘계층 모델’로 통일하

였다.

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1데이터분석을위한베이지안통계모델링.indd 28 2019. 3. 14. 오후 8:32