Agnieszka Piliszek
  • Strona główna
  • Badania naukowe
  • Prowadzone zajęcia
    • ELiTM
    • GLM
    • IFLST
    • Probabilistyka LiK
  • CV
  • Not only for students
  • Leopold
  • Dyplomanci

Uogólnione Modele Liniowe

Wykład

  • Środa, 8:30-10:00, s. 102
Uogólnione modele liniowe - materiały do wykładu, Uogólnione modele liniowe – wprowadzenie praktyczne.

Laboratoria

  • Środa, 14:15-15:45, s. 218
Przykład overdispersion

Egzamin

wymagania_egzamin

Zadania

GLM1718_zaliczenie_lab.pdf
GLM1718_zaliczenie_teoria.pdf
GLMlab01.pdf
GLMlab01_sol.pdf
GLMlab02.pdf
GLMlab02_sol.pdf
GLMlab03.pdf
GLMlab03_sol_public.pdf
GLMlab04.pdf
GLMlab05.pdf
GLMlab05_sol.pdf
GLMlab06.pdf
GLMlab06_sol.pdf
GLMlab07.pdf
GLMlab08.pdf
GLMlab09.pdf
Wymagania_egzamin.pdf
glm_zadania_dom_2_2019_zima.pdf
lab_graphical_models.pdf

Dane i pliki pomocnicze

BinRegrIdentLink.dat
Gaussian bayesian Network marks.R
Graphical Models - wyklad.R
HosLemData.csv
Tweedie_ubezpieczenia.R
bayesian_network_exmple.R
beetle.txt
clot.data
comoscript_1.R
drzewa.txt
finance.data
gamlss_intro.R
gator.data
impair.data
kyphosis.data
lab7zad2.R
lab8_sol.R
lab9_sol.R
lab_graphical_models_learning bayesian.R
lipdata.txt
malaria.data
miner2.data
negative-binomial.R
nes96.txt
poisson_overdispersion_example.R
solder.txt
vis.rda
z1.txt
zad2.2.txt