貝氏計算工具 (1) NIMBLE

嗨，大家好！

今天我們來說一個統計學和資料分析領域非常有趣的工具，她可以協助我們進行貝氏計算。她就是 NIMBLE。（這篇文章用語有和 chatgpt 聊過）。

NIMBLE 是一個 R 語言的套件。有了 NIMBLE，你可以把 BUGS 的程式碼轉換成模型物件，然後用在你想要的任何演算法上，包含 MCMC, MCEM, HMC 等等。這不僅包括 NIMBLE 提供的演算法，還有你用 nimbleFunctions 自己編寫的演算法。

首先，Nimble 有個很厲害的地方，就是她不僅使用了 BUGS 語法，還擴展了它。這點相當方便，因為過去二十年來，大量的書籍、文件、期刊文章、範例都是使用 BUGS 語法寫的，包含 WinBUGS、OpenBUGS、JAGS 等平台。然而，這些平台有的已經不能用、不再更新，或者效能不如預期。目前大多數人轉用 JAGS，但是 JAGS 也有一些效能、收斂等問題。所以在 2012 年，像是 Andrew Gelman 等學者開始推動 Stan 語言，而現今的貝氏統計學三大經典教材都以 Stan 為基礎或至少提及 Stan。這三本書包含：

• Bayesian data analysis, 3/e (Stan 作者)
• Statistical rethinking, 2/e (提供簡單寫 Stan 的方法 Ulam(), alist())
• Doing Bayesian data analysis, 2/e (提及 Stan)

接下來，Nimble 的速度也比 JAGS 快，這點在很多文章中都有被討論過。雖然之前有 R2jags 套件可以進行平行計算，但是 Nimble 內建的平行計算功能還在開發中，目前只提供使用 parallel 套件的方式。

最後，Nimble 在混合模型的計算上有優勢。這意味著在需要使用混合模型的領域，Nimble 可能會比 Stan 更適用。特別是在生態學領域，有很多生態學家在使用 Nimble，或許就是因為她在處理混合模型時的優越性。

總而言之，NIMBLE 就像是一位統計學的超級英雄，尤其適合在貝氏統計學中積極探索的你們。如果你對統計學充滿好奇，這個工具絕對值得你一試！

See Also

• Beraha, M., Falco, D., & Guglielmi, A. (2021). JAGS, NIMBLE, Stan: a detailed comparison among Bayesian MCMC software. arXiv preprint arXiv:2107.09357.
• Nimble user manual
• Bayesian Analysis of Capture-Recapture Data with Hidden Markov Models: Theory and Case Studies in R