如何在rmarkdown中使用stan

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)。