Kurs Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2024/2025 (studia niestacjonarne)

Abschnitt	Name	Beschreibung
	Uwagi organizacyjne
	Literatura anglojęzyczna
Projekt zaliczeniowy	Projekt - wytyczne
	Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
	Przykładowe źródła danych
Materiały pomocnicze - obowiązkowe	Podstawowe pojęcia
	Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
	Charakterystyka rozkładu a posteriori
	Rozkład gamma
	Wybrane funkcje specjalne
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej	Wykład 1 (docx)
	Zadanie 1 (rozkład wykładniczy)
Wykład 2: 1) Rozkłady a priori. 2) Bayesowski Model Normalnej Regresji Liniowej	Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx)
	Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy	Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx)
	Fanchart - przykładowy, w Excelu
	Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (docx)
Ćwiczenia 1	Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym)
	Zadanie 1 - po ćw. 1
	Notatki - ćw. 1
Ćwiczenia 2-3: BMNRL z rozkładem a priori GNz	Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania)
	Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania) - po ćw. 2
	Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania) - po ćw. 3