rjagsで予測を生成する方法は？

JAGS言語で指定されたモデルでrjagsを使用してMCMCを実行しました。そのモデルを抽出し、それを使用して予測を実行する良い方法はありますか（私のパラメーターの事後分布を使用）？Rでモデルを再指定し、パラメータ事後のモードをプラグインできます。これを行うための余計な方法はないかと思っています。

http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41cも同じ質問をしていると思います。

通常、JAGSで予測を行うことができます。以下は、FEV（肺容量に関係するもの）を従属変数とし、年齢と喫煙の指標を予測因子とする回帰の例です。

FEV20sとFEV20nsは、20歳の喫煙者と20歳の非喫煙者の予測FEV値です。

model
{
for(i in 1:n){
    FEV[i] ~ dnorm(mu[i],tau)
    mu[i] <- beta[1] + beta[2]*Age[i] + beta[3]*Smoke[i]  + beta[4]*Age[i]*Smoke[i]
}

#priors
beta[1] ~ dnorm(0,0.001)
beta[2] ~ dnorm(0,0.001)
beta[3] ~ dnorm(0,0.001)
beta[4] ~ dnorm(0,0.001)
tau ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma<-1/sqrt(tau) 

## Predict the FEV for a 20 year old smoker and for a 20 year old nonsmoker
mu20s <-  beta[1] + (beta[2]+beta[4])*20 + beta[3]
mu20ns <-  beta[1] + beta[2]*20 
FEV20s ~ dnorm(mu20s,tau)
FEV20ns ~ dnorm(mu20ns,tau)
}

例：ベイジアンのアイデアとデータ分析