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A Bayesian approach to analysis of covariance in balanced randomized block experiments

机译：平衡随机块实验中协方差分析的贝叶斯方法

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Analysis of covariance in designed experiments has a long history dating back to the middle of the twentieth century. Given the popularity of Bayesian approaches to statistical modelling and inference, it is somewhat surprising that there is so little literature on the application of Bayesian methods in this context. This paper proposes methods based on a recent formulation of the problem in terms of a multivariate variance components model which allows for a conjugate Bayesian analysis of balanced randomized block experiments with concomitant information. The analysis is complicated by a linear constraint involving two covariance matrices. Two solutions are proposed and implemented using Markov chain Monte Carlo methods.
机译：设计实验中的协方差分析可以追溯到20世纪中期。鉴于贝叶斯方法在统计建模和推理中的流行，在这种情况下，关于贝叶斯方法应用的文献很少，这令人感到惊讶。本文基于多变量方差分量模型提出了基于问题的最新表示的方法，该模型允许对伴随信息的平衡随机块实验进行共轭贝叶斯分析。涉及两个协方差矩阵的线性约束使分析变得复杂。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法提出并实现了两种解决方案。

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