¿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