Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Перейти до головного вмісту
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Закрити
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
Знайти
Увійти
Увійти до 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
uk
Українська
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
Знайти
Увійти
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
На головну
Курси
wbay2023z
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Section outline
◄
Загальне
►
Materiały pomocnicze
Виберіть дію Projekt - wytyczne
Projekt - wytyczne
Файл
37.1 Кб
Виберіть дію Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
URL (веб-посилання)
Виберіть дію Przykładowe źródła danych
Przykładowe źródła danych
Сторінка
Виберіть дію Przesłanie pliku
Przesłanie pliku
Завдання
◄
Загальне
Перейти до...
Головна сторінка курсу
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
Розгорнути всі
Знайти
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Закрити