Kurs Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2025/2026 (studia niestacjonarne)

Abschnitt	Name	Beschreibung
	Uwagi organizacyjne
	Literatura anglojęzyczna
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)
	Wykład 1 (docx) - z notatkami
	Zadanie 1 (rozkład wykładniczy)
	Dla chętnych :) NAWNE 2025: The Theory That Would Not Die. On the Bayesian Approach to Statistics
Ćwiczenia 1	Plik po ćw. 1
	Notatki "tablicowe" do zad. 1 - ćw. 1
Ekonometria - uzupełnienie podstaw	Uwagi naprowadzające
	Algebra macierzowa
	Notatki z wykładów Profesora Osiewalskiego
	1. KMRL
	2. MNK w KRML
	3. KMNRL - podstawy i wnioskowanie o pojedynczym parametrze
	4. O testowaniu - ze zrozumieniem
	5. KMNRL - test F
	6. KMNRL - wnioskowanie o liniowej kombinacji pararametrów
	7. Fakultatywnie: Metoda Największej Wiarygodności (MNW) - tu proszę skupić się na KMNRL
	1. Mierniki dopasowania modelu regresji do danych
	2. Interpretacja ocen parametrow
	3. Modele sprowadzalne do liniowych
	4. Test t-Studenta - pojedynczego parametru KMNRL
	5. Przedziały ufności w KMNRL
	6. Test F
	7. Modelowanie sezonowości w KMNRL
	8. Prognozowanie w KMNRL
	9. Testowanie autokorelacji reszt
	10. Testowanie normalności rozkładu reszt
	11. Testowanie homoskedastyczności reszt