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
Acceso de los empleados
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
Acceso de los empleados
Curso
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2024/2025 (studia niestacjonarne)
:
Projekt zaliczeniowy
Página Principal
Cursos
wbay2024zao
Projekt zaliczeniowy
Perfilado de sección
◄
Ogólne
►
Materiały pomocnicze - obowiązkowe
Seleccionar actividad Projekt - wytyczne
Projekt - wytyczne
Archivo
35.4 KB
Seleccionar actividad Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
URL
Seleccionar actividad Przykładowe źródła danych
Przykładowe źródła danych
Página
Seleccionar actividad Przesłanie pliku
Przesłanie pliku
Tarea
◄
Ogólne
Ir a...
Página principal del curso
Materiały pomocnicze - obowiązkowe
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: BMNRL z rozkładem a priori GNz
►
Materiały pomocnicze - obowiązkowe
Hide sidebars
Show sidebars
Scroll to top
×
Cerrar