Inference for Bugs model at "/home/kubo/fujinuma_clidemia/winbugs/model.bug.txt", fit using WinBUGS, 3 chains, each with 2000 iterations (first 1000 discarded), n.thin = 5 n.sims = 600 iterations saved mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% Rhat n.eff a[1,1] -2.455 0.073 -2.597 -2.504 -2.458 -2.403 -2.313 1.101 27 a[1,2] -2.315 0.068 -2.448 -2.364 -2.311 -2.268 -2.183 1.062 36 a[1,3] -2.308 0.062 -2.427 -2.350 -2.304 -2.265 -2.193 1.074 32 a[2,1] 2.495 0.094 2.312 2.433 2.494 2.561 2.676 1.078 33 a[2,2] 2.337 0.088 2.167 2.277 2.335 2.399 2.506 1.051 42 a[2,3] 2.326 0.067 2.200 2.276 2.325 2.369 2.456 1.080 29 b -0.564 0.607 -1.676 -0.978 -0.626 -0.208 0.803 1.068 34 x[1] 44.812 9.648 27.000 38.000 44.000 51.000 66.000 1.003 600 x[2] 39.365 8.922 23.000 33.000 39.000 45.000 58.000 1.008 600 x[3] 26.690 7.280 14.000 22.000 26.000 31.000 42.000 1.006 600 x[4] 20.168 5.560 11.000 16.000 20.000 23.000 32.025 1.006 600 x[5] 17.468 5.031 8.974 14.000 17.000 20.000 28.000 1.012 290 x[6] 16.795 4.761 9.000 13.000 16.000 20.000 27.000 1.005 310 x[7] 15.778 4.402 8.000 13.000 16.000 19.000 24.025 1.007 340 x[8] 15.693 4.491 8.000 13.000 16.000 19.000 25.000 1.015 140 x[9] 15.347 4.286 8.000 12.000 15.000 18.000 24.000 1.041 55 x[10] 15.332 4.323 7.973 12.000 15.000 18.000 24.000 1.032 66 x[11] 15.498 4.205 8.000 13.000 15.492 18.000 24.000 1.013 140 x[12] 15.558 4.341 8.000 13.000 15.000 18.000 25.025 1.030 85 x[13] 15.353 4.148 8.000 12.000 15.000 18.000 24.000 1.011 210 x[14] 15.610 4.163 9.000 13.000 15.000 18.000 25.000 1.005 600 x[15] 15.845 4.423 9.000 13.000 15.492 18.000 26.000 1.005 310 x[16] 16.213 4.456 8.000 13.000 16.000 19.000 25.000 1.003 500 x[17] 17.718 4.801 9.000 14.000 17.000 21.000 28.000 1.003 450 x[18] 20.853 5.633 11.000 17.000 21.000 24.246 32.000 1.001 600 x[19] 28.825 7.389 16.000 24.000 28.000 34.000 44.000 1.009 190 x[20] 43.215 8.844 27.000 37.000 42.000 49.000 63.000 1.024 81 x[21] 54.768 10.198 36.975 48.000 54.000 61.000 78.000 1.030 71 x[22] 55.525 10.946 37.000 48.000 55.000 62.000 81.000 1.031 89 x[23] 46.232 11.676 26.000 38.000 45.000 53.000 74.000 1.030 71 x[24] 45.775 10.908 28.000 38.000 45.000 52.248 71.000 1.034 62 x[25] 54.112 10.219 35.000 47.000 54.000 61.000 75.025 1.036 58 x[26] 72.000 8.818 53.975 66.000 72.000 78.000 87.025 1.038 61 x[27] 80.955 6.821 65.975 77.000 82.000 86.000 92.025 1.066 49 x[28] 84.292 5.875 71.000 81.000 85.000 89.000 94.000 1.065 62 x[29] 84.917 5.330 72.975 82.000 85.000 89.000 94.000 1.037 92 x[30] 83.990 5.843 70.000 81.000 85.000 88.000 93.000 1.041 67 x[31] 81.420 6.501 66.000 78.000 82.000 86.000 92.000 1.053 62 x[32] 81.938 6.262 66.000 78.000 83.000 86.000 92.000 1.053 67 x[33] 82.105 6.486 67.000 78.000 83.000 87.000 92.000 1.067 43 x[34] 77.880 7.311 62.000 73.000 78.000 83.000 90.000 1.056 49 x[35] 66.780 8.863 50.975 60.000 66.000 73.000 84.000 1.055 43 x[36] 49.957 8.724 32.975 44.000 49.000 56.000 67.000 1.057 39 x[37] 37.757 8.008 22.974 32.000 37.000 43.000 55.000 1.030 76 x[38] 26.042 6.721 14.000 21.000 26.000 30.000 41.000 1.012 150 x[39] 19.993 5.330 10.974 16.000 20.000 23.000 31.025 1.001 600 x[40] 16.980 4.687 8.974 14.000 17.000 20.000 26.025 1.001 600 x[41] 15.920 4.498 8.000 13.000 15.000 19.000 26.000 1.010 180 x[42] 15.657 4.570 7.000 13.000 16.000 18.245 25.000 1.010 220 x[43] 15.818 4.587 7.000 13.000 16.000 19.000 25.000 1.008 250 x[44] 16.192 4.372 8.000 13.000 16.000 19.000 26.000 1.003 400 x[45] 16.902 4.858 8.000 13.743 17.000 20.000 28.000 1.003 600 x[46] 18.963 5.432 9.000 15.000 18.000 22.000 31.000 1.000 600 x[47] 23.882 6.327 12.000 19.000 24.000 28.000 38.000 1.011 170 x[48] 26.925 6.933 14.000 22.000 26.000 31.000 42.000 1.014 150 x[49] 32.115 7.316 19.000 27.000 32.000 37.000 47.000 1.013 160 x[50] 32.865 7.472 18.974 28.000 33.000 38.000 48.025 1.008 230 x[51] 24.873 6.675 13.000 20.000 25.000 29.000 39.000 1.008 230 x[52] 19.525 5.538 9.000 16.000 20.000 23.000 30.000 1.001 600 x[53] 17.220 4.907 9.000 13.000 17.000 21.000 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28.382 6.402 17.000 24.000 28.000 33.000 41.000 1.006 290 x[581] 23.983 6.000 13.000 20.000 23.000 27.000 37.000 1.008 380 x[582] 21.682 5.722 11.000 18.000 21.000 25.000 35.000 1.025 82 x[583] 20.455 5.315 11.000 17.000 20.000 24.000 33.000 1.011 190 x[584] 20.262 5.088 11.000 16.744 20.000 24.000 31.000 1.013 330 x[585] 20.165 5.005 10.974 17.000 20.000 23.000 30.025 1.007 530 x[586] 19.888 5.112 11.000 16.000 20.000 23.000 30.000 1.009 270 x[587] 20.100 5.132 12.000 16.000 20.000 24.000 31.000 1.008 470 x[588] 20.243 5.237 11.000 17.000 20.000 23.000 31.000 1.024 130 x[589] 20.860 5.432 11.000 17.000 20.494 25.000 32.000 1.001 600 x[590] 21.470 5.487 12.000 17.000 21.000 25.000 34.000 1.022 96 x[591] 23.552 5.904 13.000 19.000 23.000 27.247 36.000 1.028 94 x[592] 27.583 6.768 16.000 23.000 27.000 33.000 41.000 1.013 140 x[593] 32.042 7.259 20.000 27.000 32.000 37.000 48.000 1.013 160 x[594] 33.725 7.583 20.000 29.000 34.000 39.000 48.000 1.012 160 x[595] 28.237 6.857 16.000 23.000 28.000 33.000 42.000 1.024 89 x[596] 26.033 6.500 15.000 21.000 26.000 30.000 40.000 1.027 76 x[597] 26.938 6.770 15.000 22.000 26.000 31.000 42.000 1.023 90 x[598] 23.463 6.240 13.000 19.000 23.000 28.000 37.000 1.019 100 x[599] 21.717 5.900 11.000 18.000 21.000 25.000 34.000 1.020 98 x[600] 21.618 6.299 10.974 17.000 21.000 26.000 35.000 1.008 230 deviance 924.041 33.842 863.335 901.300 920.250 946.800 995.257 1.044 48 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 = 550.5 and DIC = 1474.6 DIC is an estimate of expected predictive error (lower deviance is better).