Come generare previsioni con rjags?

Ho usato rjags per eseguire MCMC su un modello, specificato nel linguaggio JAGS. C'è un buon modo per estrarre quel modello ed eseguire previsioni con esso (usando le distribuzioni posteriori dei miei parametri)? Posso specificare nuovamente il modello in R e collegare le modalità dei miei parametri posteriori; Mi chiedo solo se esiste un modo meno ridondante per farlo.

Credo che http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c stia facendo la stessa domanda.

Di solito puoi fare le previsioni in JAGS. Di seguito è riportato un esempio di regressione con FEV (qualcosa a che fare con la capacità polmonare) come variabile dipendente e indicatore di età e fumo come predittori.

I FEV20 e i FEV20n sono i valori FEV previsti per un fumatore di 20 anni e un non fumatore di 20 anni.

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)
}

Esempio tratto da: idee bayesiane e analisi dei dati