Как генерировать прогнозы с помощью rjags?

Я использовал rjags для запуска MCMC на модели, указанной на языке JAGS. Есть ли хороший способ извлечь эту модель и выполнить с ней предсказания (используя апостериорные распределения моих параметров)? Я могу переопределить модель в R и подключить режимы своих параметров для постеров; Мне просто интересно, есть ли менее излишний способ сделать это.

Я думаю, что http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c задает тот же вопрос.

Обычно вы можете делать прогнозы в JAGS. Ниже приведен пример регрессии с ОФВ (что-то связанное с объемом легких) в качестве зависимой переменной, а также показателя возраста и курения в качестве предикторов.

FEV20s и FEV20ns - это прогнозируемые значения FEV для 20-летнего курильщика и 20-летнего некурящего.

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)
}

Пример из: Байесовские идеи и анализ данных