如何将“ mnp”类的对象转换为“ mcmc”或“ mcmc.list”类？

Question

我正在使用R中的BayesianTools库。我有一个“ mnp”类的对象，它是多项式概率模型（离散选择模型，贝叶斯模型）的结果，需要测试模型的调整。为此，我需要将“ mnp”转换为“ mcmc”对象。

一些测试是：DIC（偏离信息标准），可能性或类似测试，以选择最简化的模型。 我已经从“ BayesianTools”包中找到了一些功能，但是我的对象必须是“ mcmc”或“ mcmc.list”类。 如何将“ mnp”转换为“ mcmc”对象？还是替代品来测试我的模型？

该包提供的示例：

library(BayesianTools)

ll <- generateTestDensityMultiNormal(sigma = "no correlation")
bayesianSetup = createBayesianSetup(likelihood = ll, lower = rep(-10, 3), upper = rep(10, 3))

iter = 1000
settings = list(iterations = iter, message = FALSE)
out <- runMCMC(bayesianSetup = bayesianSetup, sampler = "Metropolis", settings = settings)

summary(out)

“ out”对象是一个“ mcmc”，当显示“ summary（out）”时，将获得DIC，Gelman Rubin值以及参数之间的相关性。

我也尝试过'gelman.plot'，这是一个获取模型调整值的函数，会给我一个错误：

  

错误：无法分配大小为38.9 Mb的向量

有没有办法减小3个元素的向量的大小？