如何从mcmc.list生成类似于plot.bugs和plot.jags生成的图？[关闭]

R似乎能够从R2WinBUGS :: bugs和R2jags：jags函数生成的bugs和jags对象中输出漂亮的摘要图。

但是，我正在使用该rjags软件包。当我尝试rjags::coda.samples使用R2WinBUGS::plot.mcmc.list结果绘制函数结果时，是每个参数的诊断图（参数密度，链时间序列，自相关）。

下面是我想制作的绘图类型，来自安德鲁· 盖尔曼（ Andrew Gelman）的教程“ R中运行WinBuugs和OpenBugs”。这些是使用制作的plot.pugs。

问题是plot.bugs将一个bugs对象作为参数，而plot.mcmc.list将的输出作为参数coda.samples。

这是一个示例（来自coda.samples）：

 library(rjags)
 data(LINE)
 LINE$recompile()
 LINE.out <- coda.samples(LINE, c("alpha","beta","sigma"), n.iter=1000)
 plot(LINE.out)

我需要的是

• 一种生成相似的，信息丰富的一页摘要图的方法，类似于 plot.bugs
• 将转换LINE.out为bug对象的函数，或者

既然没有答案，我至少会发表到目前为止的内容：

包中的as.bugs.array功能R2WinBUGS就是为此目的而创建的。根据文档（?as.bugs.array）：

将来自马尔可夫链模拟的结果（可能不是来自BUGS）的函数转换为错误对象。主要用于显示plot.bugs的结果。

因此，LINE.out尽管示例中没有绘制正确的变量，但仍可以从示例中获得图表：

plot(as.bugs.array(sims.array = as.array(LINE.out)))        

要确定转换的正确方法，还需要花费更多的工作LINE.out，并且LINE.samples从example(jags.samples)那里开始对象可能会更容易。

以下内容似乎对我有用：

require(R2jags)
m <-jags(data=d,inits=i,pars,n.iter=1000,n.chains=3,model.file="foo.txt",DIC=F)
m <- autojags(m)
plot(m)

这是一个可重现的示例：

example(jags)
plot(jagsfit)