目的

確率的プログラミング言語であるStanをRから利用するためのライブラリである「RStan」をインストールします。

動作確認環境

macOS Big Sur (version 11.1)
Jupyter Core : 4.6.3
Jupyter Lab : 2.2.8
R : 4.0.3

前提条件

Rがインストールされていること

JupyterLab環境へのRのインストール手順についてはこちらにまとめています。

インストール手順

基本的には公式リポジトリに記載されている手順に従います。
ただし本記事では、RStudioやRコンソールではなく、JupyterLabのRカーネル上で実行・動作確認しています。

JupyterLabを起動し、Rカーネルを起動します。

% jupyter lab

0. 古いRStanの削除

古いRStanがインストールされている場合には安全のため、以下の手順で既存のRStanパッケージを削除した方がよい場合があります。必要な場合のみ実施してください。

In

remove.packages("rstan")
if (file.exists(".RData")) file.remove(".RData")

1. RStanのインストール

以下を実行することでRStanライブラリをインストールできます。

In

install.packages('rstan', repos='https://cloud.r-project.org/', dependencies=TRUE)

筆者の環境で起きたエラーの回避策を示しておきます。

【回避策1】依存ライブラリ `igraph` のインストールエラー

macOSのバージョンに起因するclang errorが発生しました。
XCodeを再インストールすることで回避できました。

% sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools
% sudo xcode-select --install

【回避策2】依存ライブラリ `V8` のインストールエラー

v8.h がないからインストールできない、というエラーが発生しました。
HomebrewでV8をインストールすることで回避できました。

% brew install v8

2. C++コンパイラ

C++コンパイラがインストールされているかチェックするため、以下を実行します。
インストールされていれば TRUE が返ってきます。

In

pkgbuild::has_build_tools(debug = TRUE)
# TRUE

3. インストールの確認

正常にインストールされていれば、次を実行することで以下のような出力が得られます。

In

library(rstan)

Out

Loading required package: StanHeaders

Loading required package: ggplot2

rstan (Version 2.21.2, GitRev: 2e1f913d3ca3)

For execution on a local, multicore CPU with excess RAM we recommend calling
options(mc.cores = parallel::detectCores()).
To avoid recompilation of unchanged Stan programs, we recommend calling
rstan_options(auto_write = TRUE)

参考

stan-dev/rstan - GitHub
[mac] pyenv+Jupyter-Lab環境にRをインストールする - Qiita