¿Cómo generar predicciones con rjags?

He usado rjags para ejecutar MCMC en un modelo, especificado en el lenguaje JAGS. ¿Hay una buena manera de extraer ese modelo y realizar predicciones con él (usando las distribuciones posteriores de mis parámetros)? Puedo volver a especificar el modelo en R y conectar los modos de mis parámetros posteriores; Me pregunto si hay una forma menos redundante de hacer esto.

Creo que http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c hace la misma pregunta.

Por lo general, puedes hacer las predicciones en JAGS. A continuación se muestra un ejemplo de regresión con FEV (algo relacionado con la capacidad pulmonar) como la variable dependiente y el indicador de edad y tabaquismo como predictores.

FEV20s y FEV20ns son los valores predichos de FEV para un fumador de 20 años y un no fumador de 20 años.

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)
}

Ejemplo de: Ideas Bayesianas y Análisis de Datos