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Melhorando ConvergênciaA convergência é melhorada reduzindo asautocorrelações entre as amostras nas simulações deMonte Carlo via Cadeia de Markov.Considere o exemplo modelo de regressão linear:(1) Y[i]~N(mu[]~N(mu[i],tau);],tau); mu=beta[1]+beta[2]*x[i]; ];beta[1]~N(0,1.0E-6); beta[2]~N(0,1.0E-6);tau~Ga(1E-3,1.0E-3)3)• Um útil modo de melhorar convergência é centrar x:(2) Y[i]~N(]~N(mu,tau); mu=beta[1]+beta[2]*(x[i]-mean(x[ mean(x[ ])• Outro modo é especificar uma estrutura dedependência entre beta[1] e beta[2]:(3)beta[1:2]~MVN(mu.beta[1:2],omega[ 1:2,1:2])MVN é normal multivariada com média (mu[1],mu[2])’ e matrizde variância e covariância omega[ , ].