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)
:
Materiały pomocnicze
Página Principal
Cursos
wbay2023z
Materiały pomocnicze
Perfilado de sección
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
►
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej
Seleccionar actividad Podstawowe pojęcia
Podstawowe pojęcia
Archivo
239.4 KB
Seleccionar actividad Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Archivo
228.3 KB
Seleccionar actividad Charakterystyka rozkładu a posteriori
Charakterystyka rozkładu a posteriori
Archivo
298.6 KB
Seleccionar actividad Rozkład gamma
Rozkład gamma
Archivo
1018.8 KB
Seleccionar actividad Wybrane funkcje specjalne
Wybrane funkcje specjalne
Archivo
236.9 KB
Seleccionar actividad Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Archivo
974.2 KB
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Ir a...
Página principal del curso
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
Expandir todo
Buscar
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Cerrar