Inference for Bugs model at "/home/kubo/fujinuma_clidemia/winbugs/model.bug.txt", fit using WinBUGS, 3 chains, each with 4000 iterations (first 2000 discarded), n.thin = 10 n.sims = 600 iterations saved mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% Rhat n.eff b[1,1] -1.448 3.519 -7.388 -4.077 -1.745 0.962 6.189 1.020 97 b[1,2] -0.850 2.678 -5.490 -2.590 -1.127 0.683 4.975 1.039 200 b[1,3] -9.119 2.984 -15.201 -11.002 -9.233 -7.444 -2.921 0.999 600 b[2,1] -2.502 0.147 -2.792 -2.595 -2.502 -2.402 -2.208 1.011 250 b[2,2] -2.217 0.147 -2.525 -2.314 -2.211 -2.123 -1.932 1.001 600 b[2,3] -2.287 0.136 -2.541 -2.370 -2.288 -2.198 -2.006 1.016 240 b[3,1] 0.126 0.009 0.106 0.120 0.127 0.133 0.142 1.013 210 b[3,2] 0.109 0.010 0.091 0.102 0.109 0.116 0.132 1.002 600 b[3,3] 0.114 0.007 0.098 0.110 0.114 0.119 0.128 1.015 250 x[1] 12.590 2.508 8.000 11.000 12.000 14.000 17.000 1.002 570 x[2] 10.595 2.128 7.000 9.000 10.000 12.000 15.000 1.009 190 x[3] 5.508 2.212 2.000 4.000 5.000 7.000 10.000 1.018 120 x[4] 3.807 1.914 0.000 2.000 4.000 5.000 8.000 1.004 600 x[5] 3.068 1.850 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.001 600 x[6] 2.863 1.685 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 0.999 600 x[7] 2.712 1.687 0.000 1.000 3.000 4.000 6.025 1.000 600 x[8] 2.770 1.661 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.000 600 x[9] 2.787 1.713 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.002 570 x[10] 2.633 1.538 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.002 600 x[11] 2.657 1.675 0.000 1.000 2.000 4.000 6.000 1.001 600 x[12] 2.773 1.677 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.007 250 x[13] 2.742 1.639 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.000 600 x[14] 2.770 1.622 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.002 600 x[15] 2.828 1.655 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.011 240 x[16] 2.943 1.689 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.005 320 x[17] 3.108 1.742 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.006 310 x[18] 3.658 1.910 0.000 2.000 3.000 5.000 8.000 1.009 190 x[19] 5.345 2.082 1.000 4.000 5.000 7.000 9.000 1.002 550 x[20] 9.758 1.762 7.000 9.000 10.000 11.000 13.000 1.006 250 x[21] 12.903 2.250 9.000 11.000 13.000 14.000 17.024 1.007 240 x[22] 12.328 1.993 8.000 11.000 12.000 14.000 16.000 1.027 73 x[23] 6.532 2.064 3.000 5.000 6.000 8.000 11.000 1.044 66 x[24] 5.185 2.096 2.000 4.000 5.000 7.000 9.000 1.008 210 x[25] 6.615 2.000 3.000 5.000 7.000 8.000 11.000 1.000 600 x[26] 13.058 2.228 9.000 11.000 13.000 15.000 18.000 1.012 150 x[27] 15.608 2.354 11.000 14.000 16.000 17.000 20.000 1.016 120 x[28] 16.247 2.319 11.000 15.000 16.000 18.000 20.000 1.003 420 x[29] 16.047 2.272 11.000 15.000 16.000 18.000 20.000 1.004 590 x[30] 14.600 2.282 10.000 13.000 15.000 16.000 19.000 1.014 140 x[31] 10.808 1.783 8.000 10.000 11.000 12.000 14.000 1.016 120 x[32] 11.898 1.978 9.000 10.000 12.000 13.000 16.000 1.015 160 x[33] 14.235 2.370 10.000 12.000 14.000 16.000 19.000 1.006 260 x[34] 14.268 2.380 10.000 12.000 14.000 16.000 19.000 1.013 140 x[35] 11.393 1.797 8.000 10.000 11.000 13.000 15.000 1.006 270 x[36] 8.352 1.547 5.000 7.000 8.000 9.000 11.000 1.011 180 x[37] 8.468 1.526 6.000 7.000 8.000 9.000 12.000 1.016 120 x[38] 4.945 1.849 1.000 4.000 5.000 6.000 9.000 1.001 600 x[39] 3.412 1.751 0.000 2.000 3.000 5.000 7.000 1.000 600 x[40] 3.008 1.729 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.000 600 x[41] 2.930 1.673 0.000 2.000 3.000 4.000 6.025 1.003 490 x[42] 2.947 1.731 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.004 380 x[43] 2.980 1.750 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.004 600 x[44] 3.070 1.746 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.003 430 x[45] 3.523 1.779 0.000 2.000 3.000 5.000 7.000 0.999 600 x[46] 4.833 1.915 1.000 3.000 5.000 6.000 8.000 1.000 600 x[47] 8.535 1.397 6.000 8.000 8.000 9.000 11.000 1.028 85 x[48] 8.243 1.464 5.000 7.000 8.000 9.000 11.000 1.014 140 x[49] 10.070 1.276 8.000 9.000 10.000 11.000 13.000 1.014 150 x[50] 10.813 1.337 9.000 10.000 11.000 12.000 14.000 1.026 82 x[51] 7.780 1.473 5.000 7.000 8.000 9.000 10.024 1.009 310 x[52] 4.628 1.897 1.000 3.000 5.000 6.000 8.000 1.004 560 x[53] 3.505 1.797 0.000 2.000 3.000 5.000 7.000 0.999 600 x[54] 3.095 1.735 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 0.999 600 x[55] 2.953 1.676 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 0.999 600 x[56] 2.910 1.625 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 0.999 600 x[57] 2.935 1.680 0.000 2.000 3.000 4.000 6.025 1.005 580 x[58] 2.763 1.700 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.003 470 x[59] 2.903 1.670 0.000 2.000 3.000 4.000 6.000 1.007 310 x[60] 2.892 1.655 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.014 160 x[61] 3.067 1.745 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.002 600 x[62] 2.997 1.794 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 0.999 600 x[63] 2.927 1.740 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.004 530 x[64] 2.992 1.715 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.006 420 x[65] 3.028 1.723 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.000 600 x[66] 3.180 1.832 0.000 2.000 3.000 4.000 7.000 1.003 600 x[67] 3.773 1.882 1.000 2.000 4.000 5.000 7.000 1.004 400 x[68] 5.095 1.908 1.000 4.000 5.000 7.000 8.000 1.002 600 x[69] 8.980 1.160 7.000 8.000 9.000 10.000 11.000 1.028 79 x[70] 10.833 1.177 9.000 10.000 11.000 12.000 13.000 1.011 160 x[71] 7.917 1.274 5.000 7.000 8.000 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5.000 7.000 8.000 9.000 11.000 1.000 600 x[522] 7.285 1.706 4.000 6.000 7.000 9.000 10.000 1.000 600 x[523] 9.903 1.080 8.000 9.000 10.000 11.000 12.000 0.999 600 x[524] 7.400 1.780 4.000 6.000 8.000 9.000 10.000 1.005 560 x[525] 8.307 1.518 5.000 7.000 8.485 9.000 11.000 1.000 600 x[526] 5.782 1.941 2.000 4.000 6.000 7.000 9.000 0.999 600 x[527] 4.662 2.059 1.000 3.000 5.000 6.000 9.000 1.005 330 x[528] 4.263 2.139 0.975 3.000 4.000 6.000 9.000 1.001 600 x[529] 4.140 2.063 0.975 3.000 4.000 6.000 8.025 1.003 430 x[530] 4.068 2.069 0.975 3.000 4.000 5.000 8.000 0.999 600 x[531] 4.268 2.167 0.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.002 560 x[532] 4.412 2.075 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.001 600 x[533] 4.538 2.064 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.003 500 x[534] 4.868 2.227 1.000 3.000 5.000 6.000 9.000 1.003 420 x[535] 6.345 2.066 2.000 5.000 6.000 8.000 10.000 1.011 160 x[536] 9.263 1.405 6.000 8.000 9.000 10.000 12.000 1.000 600 x[537] 10.028 1.219 7.000 9.000 10.000 11.000 12.000 0.999 600 x[538] 11.225 1.083 9.000 11.000 11.000 12.000 13.000 0.999 600 x[539] 11.718 1.132 9.000 11.000 12.000 12.000 14.000 1.003 460 x[540] 7.472 1.981 3.000 6.000 8.000 9.000 11.000 0.999 600 x[541] 5.785 2.179 2.000 4.000 6.000 7.000 10.000 1.006 460 x[542] 5.257 2.260 1.000 4.000 5.000 7.000 10.000 1.000 600 x[543] 5.468 2.303 1.000 4.000 5.000 7.000 10.000 0.999 600 x[544] 6.748 2.120 3.000 5.000 7.000 8.000 11.000 1.003 600 x[545] 9.917 1.450 7.000 9.000 10.000 11.000 12.000 1.002 600 x[546] 11.045 1.258 9.000 10.000 11.000 12.000 13.000 1.007 600 x[547] 7.387 2.057 3.000 6.000 8.000 9.000 11.000 1.000 600 x[548] 5.515 2.189 1.000 4.000 5.000 7.000 10.000 1.006 290 x[549] 4.792 2.171 1.000 3.000 5.000 6.000 9.000 1.003 600 x[550] 4.385 2.206 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[551] 4.473 2.172 0.975 3.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[552] 4.285 2.229 0.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.008 390 x[553] 4.383 2.182 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[554] 4.238 2.204 0.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.010 260 x[555] 4.345 2.233 1.000 3.000 4.000 6.000 9.025 1.002 600 x[556] 4.295 2.158 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.004 390 x[557] 4.407 2.233 0.975 3.000 4.000 6.000 9.000 1.000 600 x[558] 4.300 2.287 0.000 3.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[559] 4.185 2.237 0.975 2.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[560] 4.227 2.239 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.000 600 x[561] 4.328 2.250 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.000 600 x[562] 4.657 2.208 1.000 3.000 5.000 6.000 9.000 0.999 600 x[563] 4.507 2.184 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.002 600 x[564] 4.455 2.309 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 0.999 600 x[565] 4.300 2.268 0.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.001 600 x[566] 4.338 2.320 1.000 3.000 4.000 6.000 9.000 1.005 310 x[567] 4.400 2.389 0.975 3.000 4.000 6.000 10.000 1.004 600 x[568] 4.493 2.315 1.000 3.000 4.000 6.000 9.025 1.002 580 x[569] 4.530 2.308 1.000 3.000 4.000 6.000 10.000 1.001 600 x[570] 4.600 2.427 1.000 3.000 4.000 6.000 10.000 0.999 600 x[571] 4.638 2.345 1.000 3.000 4.000 6.000 10.000 0.999 600 x[572] 5.045 2.424 1.000 3.000 5.000 7.000 10.000 1.001 600 x[573] 5.502 2.531 1.000 4.000 5.000 7.000 11.000 1.006 600 x[574] 6.567 2.530 2.000 5.000 6.000 8.000 12.000 1.008 520 x[575] 8.520 2.398 4.000 7.000 9.000 10.000 13.000 1.007 600 x[576] 12.448 1.499 9.000 12.000 12.000 14.000 15.000 0.999 600 x[577] 11.623 1.791 8.000 11.000 12.000 13.000 15.000 1.006 600 x[578] 9.620 2.302 5.000 8.000 10.000 11.000 14.000 1.003 600 x[579] 10.113 2.126 5.000 9.000 10.000 12.000 14.000 1.007 600 x[580] 13.462 1.487 10.000 13.000 14.000 14.000 16.000 1.005 400 x[581] 9.192 2.208 4.000 8.000 9.000 11.000 13.000 1.001 600 x[582] 6.968 2.644 2.000 5.000 7.000 9.000 12.000 0.999 600 x[583] 6.045 2.601 1.000 4.000 6.000 8.000 11.000 1.001 600 x[584] 5.395 2.634 1.000 3.000 5.000 7.000 11.000 1.004 390 x[585] 5.007 2.574 1.000 3.000 5.000 7.000 10.000 1.003 600 x[586] 4.910 2.469 1.000 3.000 5.000 7.000 10.000 1.001 600 x[587] 4.960 2.570 0.000 3.000 5.000 7.000 11.000 1.007 600 x[588] 5.355 2.636 1.000 3.000 5.000 7.000 11.000 1.006 400 x[589] 5.993 2.671 2.000 4.000 6.000 8.000 12.000 1.004 600 x[590] 6.957 2.595 2.000 5.000 7.000 9.000 12.000 0.999 600 x[591] 8.957 2.514 4.000 7.000 9.000 11.000 14.000 1.004 410 x[592] 12.193 1.892 8.000 11.000 12.000 13.000 16.000 1.003 600 x[593] 13.700 1.616 10.974 13.000 14.000 15.000 17.000 0.999 600 x[594] 14.373 1.709 11.000 13.000 14.000 15.000 18.000 1.000 600 x[595] 10.953 2.257 6.000 9.740 11.000 12.000 15.000 0.999 600 x[596] 10.860 2.333 6.000 9.000 11.000 13.000 15.000 1.002 600 x[597] 13.293 1.803 10.000 12.000 13.000 14.244 17.000 1.000 600 x[598] 9.940 2.572 4.972 8.000 10.000 12.000 14.000 1.000 600 x[599] 8.440 3.064 3.000 6.000 8.000 11.000 14.000 0.999 600 x[600] 7.955 3.215 2.000 6.000 8.000 10.000 14.000 1.002 600 deviance 473.864 22.023 435.587 458.000 472.600 488.300 521.497 1.005 600 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). DIC info (using the rule, pD = var(deviance)/2) pD = 242.5 and DIC = 716.4 DIC is an estimate of expected predictive error (lower deviance is better).