Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Passer au contenu principal
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Fermer
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
Rechercher
Connexion
Connexion à 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
fr
Français
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Rechercher
Connexion
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Accueil
Cours
wbay2023z
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Résumé de section
◄
Généralités
►
Materiały pomocnicze
Sélectionner l’activité Projekt - wytyczne
Projekt - wytyczne
Fichier
37.1 Ko
Sélectionner l’activité Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
URL
Sélectionner l’activité Przykładowe źródła danych
Przykładowe źródła danych
Page
Sélectionner l’activité Przesłanie pliku
Przesłanie pliku
Devoir
◄
Généralités
Aller à…
Page d’accueil du cours
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
►
Materiały pomocnicze
Table of contents
Tout déplier
Rechercher
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Fermer