сходимость производной величины в JAGS/R2Jags

ОБНОВЛЕНИЕ: теперь с примером Traceplot

ОБНОВЛЕНИЕ: теперь с новым графиком трассировки

Я пытаюсь адаптировать Outhwaite et. als 2018 для моделирования заполняемости и у меня есть пара вопросов, на которые я никак не могу найти ответ...

Код, используемый для создания модели

cat(
  "model{ 
  
  ### Model ###

        # State model
        for (i in 1:nsite){ 
          for (t in 1:nyear){   
            z[i,t] ~ dbern(psi[i,t]) 
            logit(psi[i,t])<- b[t] + u[i] 
          }}   
        
        # Observation model 
        for(j in 1:nvisit) {
          y[j] ~  dbern(Py[j]+0.0001)
          Py[j]<- z[Site[j],Year[j]]*p[j]      
          logit(p[j]) <- a[Year[j]] + c*logL[j]
        }
        
   ### Priors ###

      # State model priors
          for(t in 1:nyear){
            b[t] ~ dunif(-10,10)        # fixed year effect
          }                 
          
          for (i in 1:nsite) {
            u[i] ~ dnorm(0, tau.u)  # random site effect      
          } 
          
          tau.u <- 1/(sd.u * sd.u)  
          sd.u ~ dunif(0, 5)        # half-uniform hyperpriors
          
        
      # Observation model priors 
          for (t in 1:nyear) {
            a[t] ~ dnorm(mu.a, tau.a)   # random year effect           
          }
          
          mu.a ~ dnorm(0, 0.01)                         
          tau.a <- 1 / (sd.a * sd.a)    
          sd.a ~ dunif(0, 5)        # half-uniform hyperpriors             
          
          c ~ dunif(-10, 10)        # sampling effort effect
  
   
  ### Derived parameters ###
  # Finite sample occupancy - proportion of occupied sites
  for (t in 1:nyear) {  
    psi.fs[t] <- sum(z[1:nsite,t])/nsite
  } 
  
  #data# nyear, nsite, nvisit, y, logL, Site, Year
  
}", file="bmmodel.txt"
)

Обратите внимание, что dbern(Py[j]+0,0001) включает поправочный коэффициент, поскольку dbern(0) не поддерживается в JAGS.

Я запускаю модель на некоторых данных завода, просто пробую ее, чтобы увидеть, работает ли она, сходится ли и ведет ли себя так, как я ожидал.

Вопрос номер 1 (ОТВЕЧЕН): Меня интересует количество psi.fs[t]. Но поскольку модель вычисляет эту величину после фактического процесса моделирования, можно ли оценить конвергенцию для psi.fs[t]?

Код R для работающей модели с R2JAGS

jagsrespsi<-jags(data.list, inits=test.inits,
     n.chains=2, n.iter=15000, n.thin=3,
     DIC=T, 
     model.file=paste0(modeltype,"model.txt"), parameters.to.save=c("psi.fs"))

Вопрос номер 2. Когда я использую traceplot(jagsrespsi) для построения графика, трассировка кажется разбросанной по всему месту, но Rhat для jagsrespsi$BUGSoutput равен 1 за все мои годы? gelman.diag(as.mcmc(jagsrespsi)) также указывает на сходимость. То же самое касается мониторинга psi!

Я очень удивлен поведением этой модели и подозреваю, что что-то не так... но не знаю, где искать