R Under development (unstable) (2025-11-16 r89026 ucrt) -- "Unsuffered Consequences" Copyright (C) 2025 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. > cat("Testing parallel") Testing parallel> library(bkmrhat) Loading required package: coda Diagnostics and parallel chain functioning for Bayesian kernel machine regression > set.seed(111) > dat <- bkmr::SimData(n = 50, M = 4) > y <- dat$y > Z <- dat$Z > X <- dat$X > set.seed(111) > > future::plan(strategy = future::sequential) > fitkm.list <- kmbayes_parallel(nchains=2, y = y, Z = Z, X = X, iter = 10, + verbose = FALSE, varsel = TRUE) Chain 1 Iteration: 2 (20% completed; 0.01085 secs elapsed) Iteration: 3 (30% completed; 0.0127 secs elapsed) Iteration: 4 (40% completed; 0.01423 secs elapsed) Iteration: 5 (50% completed; 0.0157 secs elapsed) Iteration: 6 (60% completed; 0.01714 secs elapsed) Iteration: 7 (70% completed; 0.01859 secs elapsed) Iteration: 8 (80% completed; 0.02008 secs elapsed) Iteration: 9 (90% completed; 0.02153 secs elapsed) Iteration: 10 (100% completed; 0.02299 secs elapsed) Chain 2 Iteration: 2 (20% completed; 0.00122 secs elapsed) Iteration: 3 (30% completed; 0.00276 secs elapsed) Iteration: 4 (40% completed; 0.00428 secs elapsed) Iteration: 5 (50% completed; 0.00578 secs elapsed) Iteration: 6 (60% completed; 0.00725 secs elapsed) Iteration: 7 (70% completed; 0.00871 secs elapsed) Iteration: 8 (80% completed; 0.01054 secs elapsed) Iteration: 9 (90% completed; 0.01239 secs elapsed) Iteration: 10 (100% completed; 0.01411 secs elapsed) > PredictorResponseBivar_parallel(fitkm.list) Chain 1 Pair 1 out of 6 Pair 2 out of 6 Pair 3 out of 6 Pair 4 out of 6 Pair 5 out of 6 Pair 6 out of 6 Chain 2 Pair 1 out of 6 Pair 2 out of 6 Pair 3 out of 6 Pair 4 out of 6 Pair 5 out of 6 Pair 6 out of 6 variable1 variable2 z1 z2 est se chain 1 z1 z2 -3.11321730 -1.73147942 -8.941564e-01 1.4767369 1 2 z1 z2 -2.99421173 -1.73147942 -7.939903e-01 1.4177838 1 3 z1 z2 -2.87520616 -1.73147942 NA NA 1 4 z1 z2 -2.75620059 -1.73147942 NA NA 1 5 z1 z2 -2.63719502 -1.73147942 NA NA 1 6 z1 z2 -2.51818945 -1.73147942 NA NA 1 7 z1 z2 -2.39918388 -1.73147942 NA NA 1 8 z1 z2 -2.28017832 -1.73147942 NA NA 1 9 z1 z2 -2.16117275 -1.73147942 NA NA 1 10 z1 z2 -2.04216718 -1.73147942 NA NA 1 11 z1 z2 -1.92316161 -1.73147942 NA NA 1 12 z1 z2 -1.80415604 -1.73147942 -4.137834e-01 0.9629583 1 13 z1 z2 -1.68515047 -1.73147942 -4.983202e-01 0.9355393 1 14 z1 z2 -1.56614490 -1.73147942 -5.966601e-01 0.9047533 1 15 z1 z2 -1.44713933 -1.73147942 -7.021156e-01 0.8829357 1 16 z1 z2 -1.32813376 -1.73147942 -8.079672e-01 0.8828847 1 17 z1 z2 -1.20912819 -1.73147942 -9.081163e-01 0.9102481 1 18 z1 z2 -1.09012262 -1.73147942 -9.975822e-01 0.9592831 1 19 z1 z2 -0.97111705 -1.73147942 -1.072771e+00 1.0158487 1 20 z1 z2 -0.85211148 -1.73147942 NA NA 1 21 z1 z2 -0.73310591 -1.73147942 NA NA 1 22 z1 z2 -0.61410034 -1.73147942 NA NA 1 23 z1 z2 -0.49509477 -1.73147942 NA NA 1 24 z1 z2 -0.37608920 -1.73147942 NA NA 1 25 z1 z2 -0.25708364 -1.73147942 -1.169757e+00 0.9346173 1 26 z1 z2 -0.13807807 -1.73147942 -1.132059e+00 0.8683072 1 27 z1 z2 -0.01907250 -1.73147942 -1.082996e+00 0.8230231 1 28 z1 z2 0.09993307 -1.73147942 -1.025278e+00 0.8142827 1 29 z1 z2 0.21893864 -1.73147942 -9.622706e-01 0.8473749 1 30 z1 z2 0.33794421 -1.73147942 -8.977828e-01 0.9153851 1 31 z1 z2 0.45694978 -1.73147942 NA NA 1 32 z1 z2 0.57595535 -1.73147942 NA NA 1 33 z1 z2 0.69496092 -1.73147942 NA NA 1 34 z1 z2 0.81396649 -1.73147942 NA NA 1 35 z1 z2 0.93297206 -1.73147942 NA NA 1 36 z1 z2 1.05197763 -1.73147942 NA NA 1 37 z1 z2 1.17098320 -1.73147942 NA NA 1 38 z1 z2 1.28998877 -1.73147942 NA NA 1 39 z1 z2 1.40899434 -1.73147942 NA NA 1 40 z1 z2 1.52799991 -1.73147942 NA NA 1 41 z1 z2 1.64700547 -1.73147942 NA NA 1 42 z1 z2 1.76601104 -1.73147942 NA NA 1 43 z1 z2 1.88501661 -1.73147942 NA NA 1 44 z1 z2 2.00402218 -1.73147942 NA NA 1 45 z1 z2 2.12302775 -1.73147942 NA NA 1 46 z1 z2 2.24203332 -1.73147942 NA NA 1 47 z1 z2 2.36103889 -1.73147942 NA NA 1 48 z1 z2 2.48004446 -1.73147942 NA NA 1 49 z1 z2 2.59905003 -1.73147942 NA NA 1 50 z1 z2 2.71805560 -1.73147942 NA NA 1 51 z1 z2 -3.11321730 -1.65429107 -8.614019e-01 1.4525004 1 52 z1 z2 -2.99421173 -1.65429107 -7.549093e-01 1.3853130 1 53 z1 z2 -2.87520616 -1.65429107 -6.452337e-01 1.3045516 1 54 z1 z2 -2.75620059 -1.65429107 NA NA 1 55 z1 z2 -2.63719502 -1.65429107 NA NA 1 56 z1 z2 -2.51818945 -1.65429107 NA NA 1 57 z1 z2 -2.39918388 -1.65429107 -2.833303e-01 0.9650008 1 58 z1 z2 -2.28017832 -1.65429107 -2.409856e-01 0.9248850 1 59 z1 z2 -2.16117275 -1.65429107 -2.268496e-01 0.9109935 1 60 z1 z2 -2.04216718 -1.65429107 -2.424462e-01 0.9130907 1 61 z1 z2 -1.92316161 -1.65429107 NA NA 1 62 z1 z2 -1.80415604 -1.65429107 -3.573674e-01 0.9132474 1 63 z1 z2 -1.68515047 -1.65429107 -4.483990e-01 0.8975284 1 64 z1 z2 -1.56614490 -1.65429107 -5.533858e-01 0.8753336 1 65 z1 z2 -1.44713933 -1.65429107 -6.648372e-01 0.8581461 1 66 z1 z2 -1.32813376 -1.65429107 -7.752862e-01 0.8585920 1 67 z1 z2 -1.20912819 -1.65429107 -8.780540e-01 0.8831348 1 68 z1 z2 -1.09012262 -1.65429107 -9.678378e-01 0.9275330 1 69 z1 z2 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0.20799535 -4.664107e-02 0.2797049 2 384 z4 0.29557156 -2.191798e-02 0.2790659 2 385 z4 0.38314777 6.179541e-03 0.2816778 2 386 z4 0.47072398 3.710486e-02 0.2883389 2 387 z4 0.55830019 7.022709e-02 0.2998129 2 388 z4 0.64587640 1.048458e-01 0.3167158 2 389 z4 0.73345261 1.402069e-01 0.3394300 2 390 z4 0.82102882 1.755198e-01 0.3680747 2 391 z4 0.90860503 2.099739e-01 0.4025317 2 392 z4 0.99618124 2.427565e-01 0.4425047 2 393 z4 1.08375745 2.730690e-01 0.4875815 2 394 z4 1.17133366 3.001433e-01 0.5372854 2 395 z4 1.25890987 3.232565e-01 0.5911083 2 396 z4 1.34648608 3.417444e-01 0.6485309 2 397 z4 1.43406229 3.550132e-01 0.7090335 2 398 z4 1.52163851 3.625497e-01 0.7721007 2 399 z4 1.60921472 3.639291e-01 0.8372253 2 400 z4 1.69679093 3.588208e-01 0.9039103 2 > SingVarRiskSummaries_parallel(fitkm.list) Chain 1 Chain 2 q.fixed variable est sd chain 1 0.25 z1 0.87198300 0.8587752 1 2 0.25 z2 0.99347806 0.9345713 1 3 0.25 z3 -0.08672276 0.7319695 1 4 0.25 z4 0.00000000 0.0000000 1 5 0.5 z1 1.23688357 0.5951851 1 6 0.5 z2 1.74469784 0.7070532 1 7 0.5 z3 0.94580719 0.4797548 1 8 0.5 z4 0.00000000 0.0000000 1 9 0.75 z1 1.66164606 0.7540471 1 10 0.75 z2 1.95547909 0.6962998 1 11 0.75 z3 -0.67805663 0.4997144 1 12 0.75 z4 0.00000000 0.0000000 1 13 0.25 z1 1.32257378 0.4897898 2 14 0.25 z2 0.00000000 0.0000000 2 15 0.25 z3 0.00000000 0.0000000 2 16 0.25 z4 0.10414449 0.4235507 2 17 0.5 z1 1.69087563 0.4601444 2 18 0.5 z2 0.00000000 0.0000000 2 19 0.5 z3 0.00000000 0.0000000 2 20 0.5 z4 0.12579054 0.4199713 2 21 0.75 z1 2.18625589 0.4679010 2 22 0.75 z2 0.00000000 0.0000000 2 23 0.75 z3 0.00000000 0.0000000 2 24 0.75 z4 0.96782660 0.3741225 2 > ExtractPIPs_parallel(fitkm.list) Chain 1 Chain 2 variable PIP chain 1 z1 1.0 1 2 z2 1.0 1 3 z3 0.2 1 4 z4 0.0 1 5 z1 1.0 2 6 z2 0.0 2 7 z3 0.0 2 8 z4 0.2 2 > OverallRiskSummaries_parallel(fitkm.list) Chain 1 Chain 2 quantile est sd chain 1 0.25 -1.08740959 0.82732960 1 2 0.30 -1.09450831 0.74772724 1 3 0.35 -0.78603699 0.41298552 1 4 0.40 -0.63145853 0.28685619 1 5 0.45 -0.15251658 0.05577589 1 6 0.50 0.00000000 0.00000000 1 7 0.55 0.51147415 0.18549142 1 8 0.60 0.83471470 0.30180771 1 9 0.65 1.12895173 0.37725849 1 10 0.70 1.46984241 0.41151116 1 11 0.75 1.66302513 0.44443801 1 12 0.25 -0.74429123 0.49754990 2 13 0.30 -0.60907951 0.48365816 2 14 0.35 -0.24431684 0.30278470 2 15 0.40 -0.16905198 0.19833928 2 16 0.45 -0.04257832 0.07530709 2 17 0.50 0.00000000 0.00000000 2 18 0.55 0.26247699 0.13018882 2 19 0.60 0.73789582 0.26368686 2 20 0.65 1.18168368 0.34476170 2 21 0.70 1.38073445 0.37743624 2 22 0.75 1.54610915 0.40696654 2 > SamplePred_parallel(fitkm.list) Chain 1 Chain 2 z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 iter6 7.614968 6.980670 12.01079 -11.55009 3.105365 9.854938 2.041005 iter7 7.111180 6.599133 11.03392 -12.20468 4.164919 10.101225 2.280689 iter8 7.880902 6.588995 11.73710 -12.04671 4.373622 9.659261 2.643282 iter9 7.257170 6.255656 10.99678 -12.88364 4.062889 9.535391 2.819922 iter10 7.076034 5.074482 10.17208 -12.99476 3.688659 9.616783 2.325679 iter61 7.144751 5.518315 10.81867 -13.21191 2.856301 10.155973 2.938993 iter71 7.011589 5.332233 10.64834 -10.60222 4.445072 10.014909 2.324447 iter81 7.041122 5.443587 10.96317 -10.45233 4.506769 10.198324 2.797094 iter91 7.333362 4.981719 10.54727 -12.17860 4.256448 10.437209 2.858426 iter101 7.019041 5.767468 11.19185 -11.57657 4.644128 10.109599 2.150234 z8 z9 z10 z11 z12 z13 z14 z15 iter6 2.966965 8.898271 6.611701 5.186841 14.64332 3.278212 16.19517 7.538777 iter7 2.384686 7.721562 7.044119 4.904801 14.42706 3.040995 15.91486 6.884523 iter8 2.503763 7.239593 6.523004 5.075281 14.66127 3.253659 15.92775 7.223208 iter9 2.280233 7.350825 6.617251 4.801412 14.22143 3.127254 15.76097 7.937577 iter10 2.800515 7.409547 6.717614 4.696073 13.45902 2.562739 15.68040 8.010103 iter61 1.733679 7.820934 7.263870 4.950013 13.04463 2.416164 16.10160 9.063655 iter71 1.730683 7.752338 7.411124 5.307134 13.17346 2.021990 14.47986 7.288771 iter81 1.717524 7.935701 7.587250 5.402386 13.58206 1.829474 14.71831 7.043211 iter91 1.785812 7.950536 7.065131 5.151800 13.10372 2.357583 15.06876 7.384153 iter101 2.186369 8.431737 8.100659 5.531465 13.90767 1.960380 14.71965 7.790869 z16 z17 z18 z19 z20 z21 z22 iter6 6.730487 10.156035 11.77823 0.8797245 9.424169 10.498152 8.470630 iter7 6.756135 10.075676 12.77051 1.8918879 9.554190 10.351373 7.844123 iter8 6.423210 10.207259 12.11665 2.0827726 9.348109 10.573039 8.330971 iter9 6.501038 9.887524 12.09272 1.7687473 9.913016 10.514113 7.664677 iter10 6.235369 9.756696 12.37757 1.3946634 9.299063 10.033044 7.484278 iter61 7.522478 10.396171 12.80912 1.8694006 8.337277 10.431632 8.162444 iter71 6.811535 10.000656 12.48803 1.7277377 8.529567 9.204360 7.032493 iter81 7.502048 10.256417 12.87324 1.8745941 8.555717 9.257682 7.010104 iter91 7.478233 10.176138 12.42182 2.0947080 8.879667 9.585122 7.327187 iter101 6.672907 10.243569 13.14278 1.9338743 8.604981 9.295791 7.063230 z23 z24 z25 z26 z27 z28 z29 iter6 6.882608 1.9297942 4.962892 9.540866 -2.196344 -6.821003 6.235010 iter7 7.440067 1.2638804 5.526785 9.246298 -2.210994 -6.606923 6.649101 iter8 7.235462 1.6074219 6.035166 9.433027 -3.065520 -7.034356 7.033519 iter9 6.986744 1.2756756 5.608594 9.369880 -2.695760 -7.077330 6.779727 iter10 6.911011 0.7713785 5.384222 9.233040 -2.890949 -6.643255 5.855051 iter61 6.986348 0.9540100 6.477462 9.183766 -2.149410 -7.519705 6.017055 iter71 7.507480 1.6852698 6.119896 8.315292 -2.070104 -6.472547 5.582954 iter81 7.575237 1.6390389 6.072765 8.201097 -1.653908 -7.293765 5.576329 iter91 7.843007 1.3935236 6.384675 8.480252 -2.333055 -7.687638 5.835610 iter101 7.529228 1.8006682 6.120604 8.564274 -2.702774 -6.773201 5.555856 z30 z31 z32 z33 z34 z35 z36 iter6 2.395438 -2.940718 7.344101 5.569055 10.376746 1.03331570 5.684870 iter7 2.182727 -3.546508 7.181730 6.046339 10.407814 1.13515352 5.082873 iter8 2.508766 -3.975204 6.863801 5.375701 9.810456 0.17818047 5.220926 iter9 2.058880 -3.149480 7.191523 5.160750 9.893849 0.95692979 5.652729 iter10 1.628679 -3.462409 6.945699 5.271342 9.848365 0.41203035 6.068692 iter61 2.377171 -3.164056 8.024359 5.284583 11.167936 1.15923177 5.029833 iter71 1.817989 -2.989295 7.790537 4.307565 10.157923 0.73077465 5.064804 iter81 2.084271 -2.489095 7.972147 4.230172 11.003299 1.30158578 4.814736 iter91 2.308574 -3.408411 7.976850 5.400617 10.897259 -0.32402737 5.704180 iter101 1.876980 -3.748629 8.478429 5.372192 10.046134 0.03035622 6.103082 z37 z38 z39 z40 z41 z42 z43 iter6 8.917995 9.927924 8.955044 6.236969 8.242152 3.977192 9.021450 iter7 9.424875 10.091277 7.810424 6.310231 7.930545 3.923029 8.878845 iter8 9.482925 9.933415 7.160445 6.909255 7.712543 4.423291 8.450917 iter9 9.083124 10.212463 7.415397 6.433143 7.031415 3.856042 8.350337 iter10 8.734289 10.355307 7.544989 6.306324 8.093101 3.748933 8.499012 iter61 9.360711 10.895398 7.824618 6.610633 7.634968 4.207140 9.687453 iter71 9.107349 11.172507 8.048703 5.939795 6.878816 3.774326 8.712507 iter81 9.336279 11.315202 8.224486 6.373285 7.204626 3.927828 9.307222 iter91 9.200293 11.652610 7.776027 6.615422 7.443180 4.118345 9.537890 iter101 9.360002 11.303499 8.851176 6.091527 7.240498 4.134112 8.865708 z44 z45 z46 z47 z48 z49 z50 chain iter6 11.02933 8.843546 6.278842 8.492411 3.146644 -3.347766 1.2423957 1 iter7 11.96367 8.863441 5.626685 9.289931 4.771573 -4.603242 1.4862701 1 iter8 12.10768 9.389999 6.501496 9.381385 5.565954 -4.024229 1.8452621 1 iter9 11.63654 8.544275 6.678239 9.657910 4.892698 -4.305661 0.8470553 1 iter10 11.63744 8.904414 6.325273 8.956952 4.879878 -4.527078 1.6567285 1 iter61 11.38260 8.456301 6.690209 8.117615 5.135485 -5.114557 0.9466032 2 iter71 10.67854 9.084038 7.359423 8.232339 5.593429 -3.748517 2.1033178 2 iter81 10.72270 8.926980 7.480765 8.263776 5.349528 -4.685228 1.7662173 2 iter91 11.03596 9.239020 7.569058 8.586460 5.615146 -5.454150 1.9552079 2 iter101 10.87743 9.543109 7.439336 8.288014 5.827867 -4.357809 1.7251014 2 > comb_bkmrfits(fitkm.list) Fitted object of class 'bkmrfit' Iterations: 20 Outcome family: gaussian Model fit on: 2025-11-17 17:57:46.929768 > kmbayes_diag(fitkm.list) Parallel chains Inference for the input samples (2 chains: each with iter = 10; warmup = 5): Q5 Q50 Q95 Mean SD Rhat Bulk_ESS Tail_ESS beta 1.9 1.9 2.0 1.9 0.1 1.04 10 10 lambda 5.4 7.7 10.0 7.9 1.7 3.09 10 10 r1 0.9 1.0 1.0 1.0 0.0 1.00 10 10 r2 0.0 0.4 1.0 0.4 0.4 1.00 10 10 r3 0.0 0.0 0.5 0.1 0.3 1.00 10 10 r4 0.0 0.0 0.5 0.1 0.3 1.00 10 10 sigsq.eps 0.3 0.5 0.7 0.5 0.2 1.62 10 10 For each parameter, Bulk_ESS and Tail_ESS are crude measures of effective sample size for bulk and tail quantities respectively (an ESS > 100 per chain is considered good), and Rhat is the potential scale reduction factor on rank normalized split chains (at convergence, Rhat <= 1.05). mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% beta 1.93203617 0 0.05844528 1.8575739 1.8871790 1.9299827 1.9664661 lambda 7.88850451 0 1.70596830 5.1956802 7.3330689 7.6820911 9.4205228 r1 0.97274927 0 0.04044727 0.9143049 0.9338009 0.9961445 1.0000000 r2 0.41137951 0 0.44684643 0.0000000 0.0000000 0.3522992 0.7045984 r3 0.09116281 0 0.28828213 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 r4 0.08554571 0 0.27051928 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 sigsq.eps 0.49655473 0 0.17382763 0.2924886 0.3548132 0.4790162 0.6198787 97.5% n_eff Rhat valid Q5 Q50 Q95 beta 2.0261081 5 1.044932 1 1.8608397 1.9299827 2.0198896 lambda 10.0000000 5 3.091743 1 5.4201042 7.6820911 10.0000000 r1 1.0000000 5 1.000000 1 0.9143049 0.9961445 1.0000000 r2 1.0000000 5 1.000000 1 0.0000000 0.3522992 1.0000000 r3 0.7065118 5 1.000000 1 0.0000000 0.0000000 0.5013955 r4 0.6629792 5 1.000000 1 0.0000000 0.0000000 0.4705014 sigsq.eps 0.7396350 5 1.620442 1 0.3016312 0.4790162 0.7299063 MCSE_Q2.5 MCSE_Q25 MCSE_Q50 MCSE_Q75 MCSE_Q97.5 MCSE_SD Bulk_ESS beta NA NA NA NA NA NA 10 lambda NA NA NA NA NA NA 10 r1 NA NA NA NA NA NA 10 r2 NA NA NA NA NA NA 10 r3 NA NA NA NA NA NA 10 r4 NA NA NA NA NA NA 10 sigsq.eps NA NA NA NA NA NA 10 Tail_ESS beta 10 lambda 10 r1 10 r2 10 r3 10 r4 10 sigsq.eps 10 > closeAllConnections() > > future::plan(strategy = future::multisession, workers=2) > fitkm.list <- kmbayes_parallel(nchains=2, y = y, Z = Z, X = X, iter = 10, + verbose = FALSE, varsel = TRUE) Chain 1 Iteration: 2 (20% completed; 0.00241 secs elapsed) Iteration: 3 (30% completed; 0.00446 secs elapsed) Iteration: 4 (40% completed; 0.0059 secs elapsed) Iteration: 5 (50% completed; 0.0141 secs elapsed) Iteration: 6 (60% completed; 0.0156 secs elapsed) Iteration: 7 (70% completed; 0.01709 secs elapsed) Iteration: 8 (80% completed; 0.01855 secs elapsed) Iteration: 9 (90% completed; 0.02006 secs elapsed) Iteration: 10 (100% completed; 0.02158 secs elapsed) Chain 2 Iteration: 2 (20% completed; 0.01149 secs elapsed) Iteration: 3 (30% completed; 0.0141 secs elapsed) Iteration: 4 (40% completed; 0.01587 secs elapsed) Iteration: 5 (50% completed; 0.01756 secs elapsed) Iteration: 6 (60% completed; 0.01918 secs elapsed) Iteration: 7 (70% completed; 0.02084 secs elapsed) Iteration: 8 (80% completed; 0.02251 secs elapsed) Iteration: 9 (90% completed; 0.02412 secs elapsed) Iteration: 10 (100% completed; 0.02571 secs elapsed) > > kmbayes_combine(fitkm.list, burnin=0) Fitted object of class 'bkmrfit' Iterations: 20 Outcome family: gaussian Model fit on: 2025-11-17 17:58:08.429284 > kmbayes_combine(fitkm.list, burnin=8, reorder = TRUE, excludeburnin=FALSE) Fitted object of class 'bkmrfit' Iterations: 20 Outcome family: gaussian Model fit on: 2025-11-17 17:58:08.429284 > kmbayes_combine(fitkm.list, burnin=8, reorder = TRUE, excludeburnin=TRUE) Fitted object of class 'bkmrfit' Iterations: 20 Outcome family: gaussian Model fit on: 2025-11-17 17:58:08.429284 > kmbayes_combine(fitkm.list, burnin=8, reorder = FALSE, excludeburnin=TRUE) Fitted object of class 'bkmrfit' Iterations: 20 Outcome family: gaussian Model fit on: 2025-11-17 17:58:08.429284 > > proc.time() user system elapsed 19.35 1.51 27.42