Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Salta al contenido principal
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Cerrar
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
Buscar
Acceder
Entrar a 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
es
Español - Internacional
de
Deutsch
en
English
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Buscar
Acceder
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
General
Página Principal
Cursos
wbay2023z
General
Perfilado de sección
►
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Seleccionar sección General
Seleccionar actividad Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje)
Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje)
Foro
Seleccionar actividad Uwagi organizacyjne
Uwagi organizacyjne
Archivo
726.0 KB
Seleccionar actividad Literatura anglojęzyczna
Literatura anglojęzyczna
Archivo
544.4 KB
Seleccionar actividad Specjalności - II stopień AG
Specjalności - II stopień AG
Archivo
190.2 KB
Seleccionar actividad Specjalności - plany studiów (u dołu strony)
Specjalności - plany studiów (u dołu strony)
URL
Ir a...
Página principal del curso
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
Expandir todo
Buscar
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Cerrar