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)
:
Materiały pomocnicze
Startseite
Kurse
wbay2023z
Materiały pomocnicze
Abschnittsübersicht
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
►
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej
Aktivität Podstawowe pojęcia auswählen
Podstawowe pojęcia
Datei
239.4 KB
Aktivität Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej auswählen
Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Datei
228.3 KB
Aktivität Charakterystyka rozkładu a posteriori auswählen
Charakterystyka rozkładu a posteriori
Datei
298.6 KB
Aktivität Rozkład gamma auswählen
Rozkład gamma
Datei
1018.8 KB
Aktivität Wybrane funkcje specjalne auswählen
Wybrane funkcje specjalne
Datei
236.9 KB
Aktivität Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :) auswählen
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Datei
974.2 KB
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Direkt zu:
Kursübersicht
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
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
►
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej
Table of contents
Alles aufklappen
Suchen
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Schließen