$\mathbf{G}$の指定である。その各要素はランダム項に対応する。G2と名前を付けているが、そうしないといけないのかどうかはよくわからない。各要素はリストをとる。上述のR、ならびにGの各要素は、以下の要素を持つリストである。期待される共分散行列。逆ウィシャート分布の自由度。これは意味が良く理解できない。通常は指定しないのだそうである。指定しないと分散パラメータを推定する。ほかに、1でない整数を指定して、分散共分散行列の一部を推定するように指示できるらしいのだが、この機能も良く理解できていない。わかりにくいので例に基づいて考えよう。G2のいずれについても、Vは2x2の対角行列(対角要素は1/3)、nは2としている。体長の潜在変数における残差項と体色の潜在変数における残差項との共分散$\sigma_{e:tarsus,back}$の3つを推定することになっている。ここでは、Rの持つVは対角行列で、対角要素は1/3である。$\sigma_{e:tarsus,back}$の事前分布の期待値は0だと指定していることになる。対角要素を1/3としているのは、この事例では反応変数がすでに標準化されていて分散1であり、それを3つの要素に均等に分けている、という意味合いである。nu=0)なのだそうである。うーん、よくわからん。これは試してみればわかることだけど。k+1$とするんじゃないかと思うわけです。すると、得られる相関の周辺分布が一様になるのだと聞いたことがある。