如何解决从mcmc.list对象获取模型拟合标准
我正在R中使用dclone软件包（v 2.3-0）进行贝叶斯建模，一次在多个内核上运行MCMC链。
我的设置示例如下：
cl <- makeCluster(6,type = "SOCK")
parJagsModel(cl,name = 'parallel_model',file = Model,data = `Input`,n.chains = 6,n.adapt = 5000,quiet=FALSE)
parUpdate(cl,"par_nee_model",n.iter=10000)
samp_iter <- 75000
output <- parCodaSamples(cl,"parallel_model",variable.names = monitor_vars,n.iter = samp_iter,thin = 50)
在output中，我可以使用coda包中的函数来评估收敛性（例如gelman.diag(output)）。
但是，我一直无法找到一种方法来提取标准以分析模型拟合/性能，例如DIC或有效参数数量。
理想情况下，我想要rjags软件包中的dic.samples之类的东西。但是，这是针对jags对象的，而output是mcmc.list对象的。
是否有任何方法可以从mcmc.list对象获取性能指标（如DIC）？是否有可以执行此功能的功能，或者必要的信息未存储在此类对象中？如果是这种情况，我该如何更改，以便将来的模型运行能捕获必要的信息？
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