Как проверить сходимость в модели ошибок?

К сожалению, не похоже, что вы можете подтвердить конвергенцию на рисунке, который вы показываете (EDIT: есть по крайней мере некоторая информация, см. Ниже). Левая часть рисунка представляет собой просто график гусеницы, который фактически просто показывает 95% интервалов распределения для каждого параметра.

Оценка конвергенции — гораздо более тонкий процесс, поскольку существует несколько способов определить, сходится ли ваша модель. Вам нужно будет определить, что ваша модель надлежащим образом исследовала пространство параметров для каждого параметра (через графики трассировки, функция traceplot в библиотеке coda), между и внутри цепочки дисперсии (диагностика Гельмана-Рубина, gelman.diag в библиотеке coda) и автокорреляция в ваших цепочках (autocorr.plot в coda). Существует множество других мер, которые другие предложили для оценки того, сходится ли ваша модель, и просмотр остальной части пакета coda проиллюстрирует это.

Я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с учебным пособием WINBUGS в их руководство пользователя (ссылка на pdf), в нем есть раздел, посвященный проверке сходимости модели. Вы хотите убедиться, что трассировочные графики хорошо перемешаны (посмотрите в руководстве, чтобы узнать, что это значит), что ваша диагностика Гельмана Рубина составляет ‹ 1,10 для каждого параметра (общее правило) и что ваши цепочки не слишком коррелированы (это уменьшит ваш эффективный размер выборки в ваших цепочках).

Удачи, и почитайте немного по этому вопросу, это очень поможет вам, если вы интересуетесь байесовским выводом!

Редактировать

Как указал @jacobsocolar, и я полностью пропустил, графики, доступные в этом вопросе, по крайней мере содержат некоторую информацию, указывающую на то, что модель действительно сошлась. Я не видел график R-шляпы в правой части левого графика. Эти значения должны быть меньше 1,1 для каждого параметра, если модель действительно сходилась. Взгляд на приведенный выше график намекает на то, что модель сошлась, но это было бы намного легче увидеть, если бы на отметке 1,1 на графике была вертикальная линия, которой нет.

Вашей выходной цифры действительно достаточно, чтобы (начать) оценивать конвергенцию, вопреки ответу M_Fidino. Рядом с графиком гусеницы есть график значений «r-шляпы». Это статистика Гельмана-Рубина — отношение дисперсии между цепями к дисперсии внутри цепочки, и все они ‹ 1,10. рассредоточенный. В остальном я согласен со всем в ответе M_Fidino.