Làm thế nào để tạo dự đoán với rjags?

Tôi đã sử dụng rjags để chạy MCMC trên một mô hình, được chỉ định bằng ngôn ngữ JAGS. Có cách nào tốt để trích xuất mô hình đó và thực hiện dự đoán với nó không (sử dụng phân phối sau của các tham số của tôi)? Tôi có thể chỉ định lại mô hình trong R và cắm vào các chế độ của thông số sau; Tôi chỉ tự hỏi nếu có một cách ít dư thừa hơn để làm điều này.

Tôi tin rằng http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c đang hỏi cùng một câu hỏi.

Thông thường bạn có thể thực hiện các dự đoán trong JAGS. Dưới đây là một ví dụ hồi quy với FEV (một cái gì đó để làm với dung tích phổi) là biến phụ thuộc và chỉ số tuổi và hút thuốc như các yếu tố dự báo.

FEV20 và FEV20ns là giá trị FEV được dự đoán cho người hút thuốc 20 tuổi và người không hút thuốc 20 tuổi.

model
{
for(i in 1:n){
    FEV[i] ~ dnorm(mu[i],tau)
    mu[i] <- beta[1] + beta[2]*Age[i] + beta[3]*Smoke[i]  + beta[4]*Age[i]*Smoke[i]
}

#priors
beta[1] ~ dnorm(0,0.001)
beta[2] ~ dnorm(0,0.001)
beta[3] ~ dnorm(0,0.001)
beta[4] ~ dnorm(0,0.001)
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma<-1/sqrt(tau) 

## Predict the FEV for a 20 year old smoker and for a 20 year old nonsmoker
mu20s <-  beta[1] + (beta[2]+beta[4])*20 + beta[3]
mu20ns <-  beta[1] + beta[2]*20 
FEV20s ~ dnorm(mu20s,tau)
FEV20ns ~ dnorm(mu20ns,tau)
}

Ví dụ từ: Ý tưởng và phân tích dữ liệu Bayes