Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Vai al contenuto principale
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Chiudi
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
Menu
Cerca
Login per i dipendenti
Login su 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
Wykładowcy
Potrzebuję pomocy
Cafe Moodle (Pokój nauczycielski)
e-Wizytówka wykładowcy
e-Zajęcia na UEK
Obrona prac / antyplagiat
Portal Wiedzy
Kontakt
|
it
Italiano
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Cerca
Login per i dipendenti
Login per i dipendenti
Corso
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
Home
Corsi
wbay2023z
Wykład 2: 1) Rozkłady a priori. 2) Bayesowski Model Normalnej Regresji Liniowej
Wykład 2.1. Rozkłady a priori (pdf)
Wykład 2.1. Rozkłady a priori (pdf)
Aggregazione dei criteri
938.2 KB
Per scaricare il file, fai click su questo link:
Wyklad_2_1_Rozkl_a_priori_zao.pdf
◄ Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx)
Vai all'attiivtà
Vai all'attiivtà
Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje)
Uwagi organizacyjne
Literatura anglojęzyczna
Specjalności - II stopień AG
Specjalności - plany studiów (u dołu strony)
Projekt - wytyczne
Skład par projektowych / Terminarz zaliczeń
Przykładowe źródła danych
Przesłanie pliku
Podstawowe pojęcia
Podstawowy schemat bayesowskiej analizy statystycznej
Charakterystyka rozkładu a posteriori
Rozkład gamma
Wybrane funkcje specjalne
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Wykład 1 (docx)
Wykład 1 - z odręcznymi notatkami (pdf)
Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx)
Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Wykład 2.2. BMNRL (pdf)
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx)
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (pdf)
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (docx)
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (pdf)
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym)
Zadanie 1 - po ćw. 1
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym) - interpretacje
Przesłanie pliku po ćw. 1
Zadanie: Wypłaty gotówki
Wyplaty_gotowki (dane)
Wyplaty gotowki - po ćw. 2
Wyplaty gotowki - po ćw. 3
Wyplaty gotowki - po ćw. 3 - komentarz wyników
Przesłanie pliku po ćw. 2
Przesłanie pliku po ćw. 3
Wykład 2.2. BMNRL (docx) ►
Scroll to top
Chiudi
Chiudi
