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)
:
Ćwiczenia 1
В начало
Курсы
wbay2023z
Ćwiczenia 1
Section outline
◄
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy
►
Ćwiczenia 2-3
Выбрать элемент Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym)
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym)
Файл
667.1 Кбайт
Выбрать элемент Zadanie 1 - po ćw. 1
Zadanie 1 - po ćw. 1
Файл
26.4 Кбайт
Выбрать элемент Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym) - interpretacje
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym) - interpretacje
Файл
14.7 Кбайт
Выбрать элемент Przesłanie pliku po ćw. 1
Przesłanie pliku po ćw. 1
Задание
◄
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy
Перейти на...
Главная страница курса
Projekt zaliczeniowy - 2023/24
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 2-3
►
Ćwiczenia 2-3
Table of contents
Развернуть всё
Найти
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Закрыть