Skip to navigation
Skip to navigation
Skip to search form
Skip to login form
Przejdź do głównej zawartości
Skip to accessibility options
Skip to footer
Skip accessibility options
Reset settings
Zamknij
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
Wyszukaj
Zaloguj się: Pracownicy UEK
Logowanie dla
wykładowców
UEK
i studentów
PONE
Logowanie dla studentów UEK - przejdź niżej
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
|
pl
Polski
de
Deutsch
en
English
es
Español - Internacional
fr
Français
it
Italiano
ru
Русский
uk
Українська
Wyszukaj
Zaloguj się: Pracownicy UEK
Kurs
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2025/2026 (studia niestacjonarne)
Strona główna
Kursy
wbay2025zao
Ekonometria - uzupełnienie podstaw
1. Mierniki dopasowania modelu regresji do danych
1. Mierniki dopasowania modelu regresji do danych
Wymagania zaliczenia
894.4 KB
Kliknij na link -
Dopasowanie.pdf
, aby pobrać plik.
◄ 7. Fakultatywnie: Metoda Największej Wiarygodności (MNW) - tu proszę skupić się na KMNRL
Przejdź do...
Przejdź do...
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)
Wykład 1 (docx) - z notatkami
Zadanie 1 (rozkład wykładniczy)
Dla chętnych :) NAWNE 2025: The Theory That Would Not Die. On the Bayesian Approach to Statistics
Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx) - z notatkami
Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx)
Wykład 3.2: Porównywanie modeli i łączenie wiedzy (docx)
Plik po ćw. 1
Plik po ćw. 2 (dokończenie)
Notatki "tablicowe" do zad. 1 - ćw. 1
Przesłanie pliku po ćw. 1
Wyplaty gotowki - ćwiczenie
Wyplaty gotowki - dane
Wyplaty gotowki - po ćw. 2
Wyplaty gotowki - po ćw. 3
Fanchart - przykładowy
Przesłanie pliku po ćw. 2
Przesłanie pliku po ćw. 3
Uwagi naprowadzające
Algebra macierzowa
Notatki z wykładów Profesora Osiewalskiego
1. KMRL
2. MNK w KRML
3. KMNRL - podstawy i wnioskowanie o pojedynczym parametrze
4. O testowaniu - ze zrozumieniem
5. KMNRL - test F
6. KMNRL - wnioskowanie o liniowej kombinacji pararametrów
7. Fakultatywnie: Metoda Największej Wiarygodności (MNW) - tu proszę skupić się na KMNRL
2. Interpretacja ocen parametrow
3. Modele sprowadzalne do liniowych
4. Test t-Studenta - pojedynczego parametru KMNRL
5. Przedziały ufności w KMNRL
6. Test F
7. Modelowanie sezonowości w KMNRL
8. Prognozowanie w KMNRL
9. Testowanie autokorelacji reszt
10. Testowanie normalności rozkładu reszt
11. Testowanie homoskedastyczności reszt
2. Interpretacja ocen parametrow ►
Scroll to top
Zamknij
Zamknij
