Badania Internetowe 2025/26

Notatniki z kodami

#	Temat	HTML	QMD	R	Python	Jupyter
0	Pakiety sampling, survey w R i samplics w Python	html	qmd	.R	--	--
1	Web-scraping	html	qmd	.R	.py	.ipynb
2	Reprezentatywność -- miary i przykłady	html	qmd	.R	.py	.ipynb
3	Wstęp do IPW	html	qmd	.R	.py	.ipynb
4	Kalibrowany estymator IPW	html	qmd	.R	.py	.ipynb
5	Ćwiczenie: IPW krok po kroku (MLE + CAL)	html	qmd	.R	.py	.ipynb
6	Masowa imputacja: NN i PMM	html	qmd	.R	.py	.ipynb
7	Masowa imputacja: model GLM (Kim et al.)	html	qmd	.R	.py	.ipynb
8	Estymator podwójnie odporny (DR)	html	qmd	.R	.py	.ipynb
9	Dobór zmiennych (LASSO / SCAD / MCP)	html	qmd	.R	.py	.ipynb
10	Estymacja wariancji przez bootstrap	html	qmd	.R	.py	.ipynb

Zadania domowe

Rozwiązania oddawać jako pojedynczy plik HTML przez Moodle.

#	Temat	HTML	QMD	Jupyter	Termin
1	Web-scraping ofert pracy (nabory.kprm.gov.pl)	html	qmd	ipynb	2026-04-07 23:59
2	Kalibracyjny IPW na danych BKL	html	qmd	ipynb	2026-05-08 23:59
3	Dobór zmiennych i ocena jego jakości	html	qmd	--	2026-06-09 23:59

Projekt

• Opis projektu i zasady zaliczenia
• Szablon projektu: qmd | ipynb
• Przykład raportu