Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Skip to main content
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Close
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
Search
Log in for employees
Log in to 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
|
en
English
de
Deutsch
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Search
Log in for employees
Course
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
Home
Courses
wbay2023z
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (pdf)
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (pdf)
Completion requirements
3.1 MB
Click
Wyklad_3_2_Model_comp_BPA_zao_z_notat.pdf
link to download the file.
◄ Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (docx)
Jump to...
Jump to...
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 2.1. Rozkłady a priori (pdf)
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)
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
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym) ►
Scroll to top
Close
Close
