Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Zum Hauptinhalt
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Schließen
Accessibility profiles
Visual impairment
Seizure and epileptic
Color vision deficiency
ADHD
Dyslexia
Learning
Content adjustments
Readable font
Dyslexia-friendly font
OpenDyslexic
Highlight headings
Highlight links
Highlight buttons
Hide images
Tooltips
Stop animations
Text size
+
+ +
+ + +
Line height
+
+ +
+ + +
Text spacing
+
+ +
+ + +
Color adjustments
Dark contrast
Light contrast
Invert colors
Change colors
High contrast
High saturation
Low saturation
Monochrome
Orientation adjustments
Reading guide
Reading Mask
Big black cursor
Big white cursor
Suchen
Login
Login bei 'e-Uczelnia UEK'
Wszystkie kursy
Studenci
Potrzebuję pomocy
Szkolenie BHK dla I roku studiów
OSH training for 1st year students
Szkolenie biblioteczne
Obrona prac / antyplagiat
Podhalański Ośrodek Nauk Ekonomicznych (PONE)
Wykładowcy
Potrzebuję pomocy
Cafe Moodle (Pokój nauczycielski)
e-Wizytówka wykładowcy
e-Zajęcia na UEK
Obrona prac / antyplagiat
Portal Wiedzy
Kontakt
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Suchen
Login
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
Allgemeines
Startseite
Kurse
wbay2023z
Allgemeines
Abschnittsübersicht
►
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Abschnitt Allgemeines auswählen
Aktivität Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje) auswählen
Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje)
Aktivität Uwagi organizacyjne auswählen
Uwagi organizacyjne
Datei
726.0 KB
Aktivität Literatura anglojęzyczna auswählen
Literatura anglojęzyczna
Datei
544.4 KB
Aktivität Specjalności - II stopień AG auswählen
Specjalności - II stopień AG
Datei
190.2 KB
Aktivität Specjalności - plany studiów (u dołu strony) auswählen
Specjalności - plany studiów (u dołu strony)
Link/URL
Direkt zu:
Kursübersicht
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Materiały pomocnicze
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej
Wykład 2: 1) Rozkłady a priori. 2) Bayesowski Model Normalnej Regresji Liniowej
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy
Ćwiczenia 1
Ćwiczenia 2-3
►
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Table of contents
Alles aufklappen
Suchen
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Schließen