顺便加一句，<br />
如果var[i]和var[i+1] are correlated, you should consider block sampling. <br />
这个时候winbug很慢的，不过可以取every, say 40th, MCMC iteration. <br />
winbug对付简单模型还可以，复杂的一跑就是几个小时，slow mixing.<br />
对于variance component model，winbug好像用的是importance sampling, 很慢的，需要optimization, 现在都用efficient importance sampling了。就是richard和zhang的那个，在目前，确实是一种不错算法。<br />
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不过干活winbug确实方便，程序很简单，放在那慢慢跑，结果差的也不是很多。不过太慢，据个简单的例子，我做variance component model, var[i+1]=mu+phi*var[i]+error, winbug最少要1-2个小时以上，没办法winbug用的是single-move Gibbs sampler, 自己些的c程序2分钟之内就能搞定。 如果做研究还是自己写程序的好，能拿出手。如果是实用。。。
