Pilih silabus pada checkbox atau tulis pada form
Body
jika ada silabus yang ingin ditambahkan
Title
Silabus
Probability Models and Axioms Conditioning and Bayes' Rule Independence.
Discrete Random Variables: Probability Mass Functions, Expectations, Discrete Random Variable Examples, Joint PMFs.
Continuous Random Variables: Multiple Continuous Random Variables, Continuous Bayes' Rule.
Derived Distributions; Convolution; Covariance and Correlation.
Iterated Expectations; Sum of a Random Number of Random Variables.
Bernoulli Process.
Poisson Process.
Markov Chains.
Weak Law of Large Numbers.
Central Limit Theorem.
Bayesian Statistical Inference.
Classical Inference.
Body (tulis apabila ada silabus yang ingin ditambahkan)
Pilih durasi video dan tanggal publikasi video (opsional)
Pilih durasi video:
Any (durasi video bebas)
Long (lebih dari 20 menit)
Medium (antara 4 dan 20 menit)
Short (kurang dari 4 menit)
Tanggal publikasi (menampilkan video sebelum tanggal publikasi):