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
Login 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
Kurs
Wnioskowanie bayesowskie w ekonomii empirycznej - zima 2025/2026 (studia niestacjonarne)
Startseite
Kurse
wbay2025zao
Wykład 2: 1) Rozkłady a priori. 2) Bayesowski Model Normalnej Regresji Liniowej
Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Wykład 2.2. BMNRL (docx)
Abschlussbedingungen
291.4 KB
Klicken Sie auf den Link '
Wyklad_2_2_BMNRL_zao.docx
', um die Datei herunterzuladen.
◄ Wykład 2.1. Rozkłady a priori (docx) - z notatkami
Direkt zu:
Direkt zu:
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 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
1. Mierniki dopasowania modelu regresji do danych
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
Wykład 3.1: Predykcja w BMNRL (docx) ►
Scroll to top
Schließen
Schließen
