Bayesian analysis of liner models with two random components with special referance to the balanced incomplete block design
双随机成分线性模型的贝叶斯分析：平衡不完全区组设计AI 解读 ↓
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双随机成分线性模型的贝叶斯分析：平衡不完全区组设计
- 研究问题
- 对于含两个随机成分且区组效应随机的线性模型，如何在贝叶斯框架下合并区组内外信息，以估计位置参数及其对比？
- 方法与思路
- 作者分析含两个随机成分的线性模型，讨论区组内外信息的贝叶斯合并，并详述平衡不完全区组设计及单个对比的边际近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究给出整合区组内外信息的分析方式，并以实例说明平衡不完全区组设计和单个对比边际分布的简单近似。
- 阅读关注点
- 应核对两个随机成分的分布与先验、区组内外信息的合并方式，以及对比边际近似的构造、适用条件和误差评估。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明，未说明先验、近似精度或一般设计的具体范围；不能据随机区组效应推断其为面板或因果识别方法。
原文摘要
Abstract : The paper considers linear models which contain two random components and enable representation of general designs with block effects random. It shows how, within a Bayesian framework, to combine the intra- and inter-block information about the location parameters. The balanced incomplete block design, an important special case, is considered in detail and illustrated by an example. A simple approximation to the marginal distribution of an individual contrast is also presented and illustrated.