Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Перейти к основному содержанию
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Закрыть
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
Найти
Вход
Зайти на 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
ru
Русский
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
uk
Українська
Найти
Вход
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
:
Materiały pomocnicze
В начало
Курсы
wbay2023z
Materiały pomocnicze
Section outline
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
►
Wykład 1: Wprowadzenie do statystyki bayesowskiej
Выбрать элемент Podstawowe pojęcia
Podstawowe pojęcia
Файл
239.4 Кбайт
Выбрать элемент Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Файл
228.3 Кбайт
Выбрать элемент Charakterystyka rozkładu a posteriori
Charakterystyka rozkładu a posteriori
Файл
298.6 Кбайт
Выбрать элемент Rozkład gamma
Rozkład gamma
Файл
1018.8 Кбайт
Выбрать элемент Wybrane funkcje specjalne
Wybrane funkcje specjalne
Файл
236.9 Кбайт
Выбрать элемент Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Файл
974.2 Кбайт
◄
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
Перейти на...
Главная страница курса
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
Развернуть всё
Найти
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Закрыть