¿Cuáles son las 10 principales ideas principales en Estadística 111 (Introducción a la estadística teórica) en Harvard?
Aquí está mi lista de las 10 ideas principales, aproximadamente en el orden en que aparecen en la clase.
- Regla de Bayes
- Procesos de generación de datos.
- Funciones de probabilidad
- Estimadores puntuales: MLE, MOME, MAP
- Estimaciones de intervalo: exacto, asintótico, bayesiano, frecuente, HPD
- Usando cálculo: teorema de transformación, multiplicadores de Lagrange, MLE
- Estadísticas suficientes, cantidades fundamentales
- Sesgo, varianza, información: equilibrio de sesgo-varianza, información de Fisher, información observada, límite inferior de Cramer Rao
- Comportamiento asintótico: MLE, bayesiano posterior, método Delta
- Pruebas de potencia e hipótesis: cálculos de tamaño de muestra, Neyman-Pearson, error tipo I / II, pruebas uniformemente más potentes, pruebas de razón de probabilidad generalizada
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