Цепи Маркова для регрессии

В предыдущем упражнении вы запустили 4 параллельные цепи Маркова длиной 1 000 итераций, чтобы аппроксимировать апостериорную модель параметров регрессии \(a\), \(b\) и \(s\). Результат был похож на представленный ниже:

Хотя для воспроизведения этих вычислений здесь недостаточно ресурсов, результаты нового моделирования в RJAGS, выполненного за 100 000 итераций, уже доступны в вашей рабочей среде. Этот объект класса mcmc.list сохранён как weight_sim_big. Постройте и изучите plot() цепей Маркова из weight_sim_big. Какое из приведённых ниже утверждений наилучшим образом описывает сравнение этих цепей с результатами исходного моделирования?