Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Vai al contenuto principale
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Chiudi
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
Cerca
Login
Login su 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
it
Italiano
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Cerca
Login
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Home
Corsi
wbay2023z
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Schema della sezione
◄
Introduzione
►
Materiały pomocnicze
Seleziona attività Projekt - wytyczne
Projekt - wytyczne
File
37.1 KB
Seleziona attività Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
URL
Seleziona attività Przykładowe źródła danych
Przykładowe źródła danych
Pagina
Seleziona attività Przesłanie pliku
Przesłanie pliku
Compito
◄
Introduzione
Vai a...
Pagina home del corso
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
Espandi tutto
Cerca
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Chiudi