RStan 官方文档：RStan 官方文档是学习 RStan 的起点。它提供了详细的安装说明、基本用法和示例。

RStan 文档: https://mc-stan.org/rstan/
RStan User’s Guide: https://mc-stan.org/docs/2_27/rstan-guide/index.html
Stan 用户指南：Stan 用户指南详细介绍了 Stan 语言的语法、数据类型和函数，以及如何构建和优化模型。尽管这不是专门针对 RStan 的，但它对理解如何编写有效的 Stan 模型非常有帮助。

Stan User’s Guide: https://mc-stan.org/docs/2_27/stan-users-guide/index.html
书籍：有一些书籍涵盖了使用 Stan 和 RStan 的主题，这些书籍通常包括实际示例和案例研究。

“Bayesian Data Analysis”（第三版）by Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, and Donald B. Rubin（尽管这本书不是专门关于 Stan，但它是贝叶斯分析的经典教材，可以帮助您更好地理解使用 Stan 进行的建模背后的原理）。
“Bayesian Cognitive Modeling” by Michael D. Lee and Eric-Jan Wagenmakers（这本书提供了多个使用 Stan 进行认知建模的示例）。
在线课程和教程：有许多在线课程和教程涉及使用 RStan 和 Stan。

“Bayesian Data Analysis with R and Stan” by Aki Vehtari (YouTube 视频教程): https://www.youtube.com/playlist?list=PL4tD_cr8E8KX-H_vp5Pws3x3gnD9Xv3qQ
“Bayesian Inference with Stan” (DataCamp 课程): https://www.datacamp.com/courses/bayesian-inference-with-stan
论坛和社区：Stan 社区和论坛是寻求帮助和分享经验的好地方。你可以在这里找到许多关于 RStan 和 Stan 的问题和讨论。

Stan 论坛: https://discourse.mc-stan.org/