Table 4.

Bayesian estimates of the parameters in the simulation study.

Parameters in conditional regression model
State 1			State 2			State 3			State 4
Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE
μ1	0.010	0.098	μ2	0.024	0.115	μ3	−0.046	0.195	μ4	−0.006	0.106
ψ1	−0.006	0.042	ψ2	0.011	0.047	ψ3	0.003	0.044	ψ4	0.016	0.028
γ11	−0.002	0.105	γ21	−0.045	0.188	γ31	0.025	0.147	γ41	−0.020	0.112
γ12	0.002	0.091	γ22	−0.022	0.126	γ32	0.030	0.168	γ42	0.018	0.089
γ13	−0.013	0.090	γ23	−0.013	0.098	γ33	0.026	0.126	γ43	0.002	0.093
Parameters in probability transition model
Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE
τ1	0.008	0.137	τ2	−0.030	0.187	τ3	−0.048	0.236	α1	0.007	0.068
α2	0.010	0.064	α3	−0.024	0.103	α4	−0.011	0.122	α5	−0.029	0.112
ζ11	0.040	0.125	ζ21	0.042	0.132	ζ31	0.034	0.120	ζ41	0.035	0.131
ζ12	0.050	0.168	ζ22	0.031	0.156	ζ32	0.037	0.162	ζ42	0.034	0.167
ζ13	−0.034	0.197	ζ23	−0.032	0.195	ζ33	−0.027	0.186	ζ43	−0.032	0.197
Covariance matrix of random effects
Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE	Par.	Bias	RMSE
φ11	0.004	0.066	φ22	0.017	0.161	φ12	0.001	0.067