У меня довольно сложная модель JAGS с тысячами параметров. Когда я подгоняю эту модель, R падает при niter> 15.000, потому что объект MCM C становится большим. Однако мне нужно гораздо больше итераций.
Возможным решением будет подгонка модели по шагам или прогонам. Идея заключалась бы в том, чтобы сохранять и суммировать результаты после каждого прогона с 10 000 итераций, а затем отбрасывать объект MCM C. Затем я хочу начать второй прогон с еще 10.000 итераций и снова подвести итоги. В конце я хочу объединить итоговые результаты MCM C, чтобы получить окончательные оценки параметров. Поэтому мне нужно убедиться, что новый прогон продолжает процедуру выборки прогона ранее.
Есть ли способ достичь этого? Или есть другие / лучшие возможные решения?