Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Перейти до головного вмісту
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Закрити
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
Меню
Знайти
Bхід для працівників
Увійти до 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
|
uk
Українська
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
pl
Polski
ru
Русский
Знайти
Bхід для працівників
Bхід для працівників
Курс
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2024/2025 (studia niestacjonarne)
На головну
Курси
wbay2024zao
Wykład 3: 1) Predykcja w BMNRL. 2) Porównywanie modeli i łączenie wiedzy
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx)
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx)
Умови завершення
179.4 Кб
Клацніть
Wyklad_3_1_BMNRL_Predykcja_zao.docx
для завантаження файлу
◄ Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Jump to activity
Jump to activity
Forum ogólne (aktualności i e-konsultacje)
Uwagi organizacyjne
Literatura anglojęzyczna
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)
Zadanie 1 (rozkład wykładniczy)
Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx)
Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Fanchart - przykładowy, w Excelu
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (docx)
Zadanie 1 (z rozkładem wykładniczym)
Zadanie 1 - po ćw. 1
Notatki - ćw. 1
Przesłanie pliku po ćw. 1
Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania)
Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania) - po ćw. 2
Zadanie 2 (BMNRL - mieszkania) - po ćw. 3
Przesłanie pliku po ćw. 2
Przesłanie pliku po ćw. 3
Fanchart - przykładowy, w Excelu ►
Scroll to top
Закрити
Закрити
