Используя упорядоченный байесовский пробит - как рассчитать байесфактор?

Question

Я пытаюсь найти байесфактор для трех моделей, которые я запускаю (код ниже).

library(Zelig)
DV1.1 <- zelig(as.factor(DV1) ~ IV1, model = "oprobit.bayes", mcmc=500000, data = DataCL)
DV1.2 <- zelig(as.factor(DV1) ~ IV1 + IV2, model = "oprobit.bayes", mcmc=500000, data = DataCL)
DV1.3 <- zelig(as.factor(DV1) ~ IV1 + IV2 + IV3 , model = "oprobit.bayes", mcmc=500000, data = DataCL)

Тем не менее, когда я использую пакет

library(BayesFactor)

BayesFactorDV1 <- BayesFactor (DV1.1, DV1.2, DV1.3)

Я получаю код ошибки:

 Error in BayesFactor(DV1.1, DV1.2, DV1.3) : argument not of class mcmc

Кто-нибудь сможет мне помочь, пожалуйста? Спасибо

Моя структура данных выглядит примерно так:

DV1 = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4)
IV1 = c(1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2)
IV2 = c(0, 49, 23, 5, 1, 6, 8, 17)
IV3 = c(5, 7, 0, 10, 0, 0, 4, 14)
df = data.frame(DV1, IV1, IV2, IV3)