Занятие 1.
Несложные задачи из Stats 1 по вероятностям

00:00 - Задача 1 про матожидания и дисперсии в дискретном распределении
05:20 - Задача 2 про нормальное распределение среднего выборки
13:50 - Задача 3 про нормальное распределение среднего выборки
16:40 - Задача 4 про дерево и Теорему Байеса
20:20 - Задача 5 про нормальное распределение
24:24 - Задача 6 про дискретное распределение
28:00 - Задача 7 про дерево и Теорему Байеса
31:50 - Задача 8 про нормальное распределение
34:00 - Задача 9 про дерево и Теорему Байеса
36:40 - Задача 10 про дискретное распределение
37:44 - Задача 11 про нормальное распределение
40:14 - Задача 12 стандартная задача на вероятности - забыл последний пункт решить ;(

Занятие 2. (не готово ещё)
True/False вопросы из Stats 2

01:28 -
13:13 -
22:56 -
37:07 -
42:29 -
45:53 -
50:32 -

Занятие 3. (не готово ещё)
Деревья, условные вероятности, теорема Байеса из Stats 2 (Tree diagrams, Conditional Probabilities, Bayes' Theorem)

00:12 -
10:06 -
13:42 -
21:52 -
27:55 -
31:52 -
37:06 -
42:16 -
47:08 -

Занятие 4. (не готово ещё)
Различные распределения из Stats 1 и Stats 2 (Standard Distributions)

00:16 -
10:10 -
20:15 -
25:50 -
29:50 -
38:50 -
47:10 -

Занятие 5. (не готово ещё)
Совместные распределения (Joint Distributions)

00:16 -
10:10 -
20:15 -
25:50 -
29:50 -
38:50 -
47:10 -

Занятие 6.
Точечные оценки (Point Estimators) - Метод Моментов (MME) и Метод Максимального правдоподобия (MLE)

00:05 - Ещё раз об идее
06:20 - Пример с MME, геометрическое распределение
14:42 - MME с нестандартным распределением
28:00 - MME с распределением Бернулли
33:00 - MLE с биномиальным распределением
48:00 - MLE с экспоненциальным распределением
01:00:10 - MLE с почти Пуассоном
01:07:40 - MLE с нестандартным распределением и доказательство несмещенности оценки