Inference for Bugs model at "/home/kubo/ecoasHakkoda/winbugs/model.bug.txt", fit using winbugs, 3 chains, each with 8000 iterations (first 6000 discarded), n.thin = 10 n.sims = 600 iterations saved mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% Rhat n.eff betaB[1] 0.461 0.485 -0.481 0.148 0.445 0.806 1.401 1.263 12 betaB[2] 0.901 1.100 -1.273 0.177 0.970 1.627 2.910 1.020 130 betaB[3] -0.028 0.922 -1.884 -0.613 -0.001 0.613 1.803 1.002 600 betaB[4] 0.192 0.860 -1.465 -0.336 0.203 0.734 1.831 1.007 430 betaB[5] 1.579 0.301 1.046 1.351 1.567 1.799 2.147 1.335 10 betaS[1,1] -0.720 1.189 -3.065 -1.475 -0.675 0.114 1.404 1.024 89 betaS[1,2] -1.080 1.029 -3.055 -1.812 -1.080 -0.368 0.921 1.011 160 betaS[1,3] 1.483 0.943 -0.361 0.814 1.461 2.144 3.266 1.013 210 betaS[1,4] 1.584 1.138 -0.990 0.878 1.586 2.306 3.874 1.011 600 betaS[1,5] -1.569 1.234 -4.142 -2.373 -1.486 -0.776 0.894 1.007 320 betaS[1,6] -0.941 1.234 -3.466 -1.786 -0.944 0.013 1.196 1.014 140 betaS[1,7] -0.988 1.224 -3.757 -1.709 -0.955 -0.095 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0.091 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.302 120 occurrence[12,37] 0.017 0.128 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.018 600 occurrence[12,38] 0.007 0.081 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.167 340 occurrence[13,1] 0.015 0.122 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.111 250 occurrence[13,2] 0.042 0.200 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.074 150 occurrence[13,3] 0.062 0.241 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.029 260 occurrence[13,4] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,5] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,6] 0.018 0.134 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.101 230 occurrence[13,7] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,8] 0.045 0.207 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.054 190 occurrence[13,9] 0.035 0.184 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.062 210 occurrence[13,10] 0.058 0.235 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.011 600 occurrence[13,11] 0.095 0.293 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.021 240 occurrence[13,12] 0.063 0.244 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.061 130 occurrence[13,13] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,14] 0.033 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.091 150 occurrence[13,15] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,16] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,17] 0.510 0.500 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.007 240 occurrence[13,18] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,19] 0.110 0.313 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.018 240 occurrence[13,20] 0.012 0.107 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.064 590 occurrence[13,21] 0.905 0.293 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.999 600 occurrence[13,22] 0.065 0.247 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.025 290 occurrence[13,23] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,24] 0.003 0.058 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.104 600 occurrence[13,25] 0.015 0.122 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.051 590 occurrence[13,26] 0.068 0.253 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.049 150 occurrence[13,27] 0.060 0.238 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.001 600 occurrence[13,28] 0.007 0.081 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.167 340 occurrence[13,29] 0.033 0.180 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.015 600 occurrence[13,30] 0.013 0.115 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.089 370 occurrence[13,31] 0.070 0.255 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 600 occurrence[13,32] 0.993 0.081 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.167 340 occurrence[13,33] 0.040 0.196 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.017 600 occurrence[13,34] 0.067 0.250 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.019 370 occurrence[13,35] 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1 occurrence[13,36] 0.007 0.081 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.105 600 occurrence[13,37] 0.042 0.200 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.999 600 occurrence[13,38] 0.008 0.091 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.116 430 deviance -320.459 41.552 -405.317 -348.775 -320.050 -292.075 -237.898 1.015 130 For each parameter, n.eff is a crude measure of effective sample size, and Rhat is the potential scale reduction factor (at convergence, Rhat=1). pD = 853.1 and DIC = 532.7 (using the rule, pD = var(deviance)/2) DIC is an estimate of expected predictive error (lower deviance is better).