model
{
	for (i in 1:N) {
		Y[i] ~ dbin(q[i], 8) # 二項分布
		logit(q[i]) <- beta + r[i] # 生存確率
	}
	beta ~ dnorm(0, 1.0E-4) # 無情報事前分布
	for (i in 1:N) {
		r[i] ~ dnorm(0, tau) # 階層事前分布
	}
	tau <- 1 / (s * s)	 # tau は分散の逆数
	s ~ dunif(0, 1.0E+4) # 無情報事前分布
}