model{
#observation model
      for(t in 1:T){
           y[t]~dnorm(mu[t],tau)
           mu[t]<-beta0[t]+beta1[t]*I[t]+beta2[t]*L[t]+beta3[t]*I[t]*L[t]
   }
#state model
      for(t in 2:T){
          beta0[t]~dnorm(mu0[t],tau0)
          beta1[t]~dnorm(mu1[t],tau1)
          beta2[t]~dnorm(mu2[t],tau2)
          beta3[t]~dnorm(mu3[t],tau3)
    mu0[t]<-alp0*beta0[t-1]+gam0*E[t]
    mu1[t]<-alp1*beta1[t-1]+gam1*E[t]
    mu2[t]<-alp2*beta2[t-1]+gam2*E[t]
    mu3[t]<-alp3*beta3[t-1]+gam3*E[t]
    }
}#end of t
#priors on observation model
    beta0[1]~dnorm(0.0,1.0)
    beta1[1]~dnorm(0.0,1.0)
    beta2[1]~dnorm(0.0,1.0)
    beta3[1]~dnorm(0.0,1.0)
    gam0~dnorm(0.0,1.0)
    gam1~dnorm(0.0,1.0)
    gam2~dnorm(0.0,1.0)
    gam3~dnorm(0.0,1.0)
    alp0~dnorm(0.0,1.0)
    alp1~dnorm(0.0,1.0)
    alp2~dnorm(0.0,1.0)
    alp3~dnorm(0.0,1.0)
    tau~dgamma(1.0,1.0)
    tau0~dgamma(1.0,1.0)
    tau1~dgamma(1.0,1.0)
    tau2~dgamma(1.0,1.0)
    tau3~dgamma(1.0,1.0)
    sgm<-1/tau
    sgm0<-1/tau0
    sgm1<-1/tau1
    sgm2<-1/tau2
    sgm3<-1/tau3
#end of model

Data
list(T=9,
      y=c(150,136,143,154,135,148,128,149,146),
      I=c(0.38,0.62,0.56,0.39,0.61,0.4,0.53,0.42,0.46),
      L=c(85,70,80,88,68,82,63,84,86),
      E=c(8,8,8,9,9,10,10,10,10))


compile的时候，提示made use of undefined node alp3