Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Zum Hauptinhalt
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Schließen
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
Menü
Suchen
Log-in für Mitarbeiter
Anmelden bei '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
|
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
uk
Українська
Suchen
Log-in für Mitarbeiter
Log-in für Mitarbeiter
Kurs
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2023/2024 (studia niestacjonarne)
Startseite
Kurse
wbay2023z
Materiały pomocnicze
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Modele sprowadzalne do postaci liniowej - logarytmować czy nie logarytmować :)
Abschlussbedingungen
974.2 KB
Klicken Sie auf den Link '
3_Modele_sprow_do_liniowych.pdf
', um die Datei herunterzuladen.
◄ Wybrane funkcje specjalne
Zur Aktivität
Zur Aktivität
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
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)
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 1 (docx) ►
Scroll to top
Schließen
Schließen
