Week 1: यादृच्छिक परीक्षण, घटनाएं , घटनाओं का बीजगणित (Random Experiments, Events and Algebra of Events); घटना समष्टि (Event Spaces); उदाहरण (Examples)
Week 2: सप्रतिबंध प्रायिकता (Conditional probability); सप्रतिबंध प्रायिकता के कुछ उदाहरण (Some Examples); बेज़ का प्रमेय (Bayes Theorem)
Week 3: असंतत यादृच्छिक चर (Discrete Random Variables); असंतत यादृच्छिक चर के कुछ उदाहरण (Examples); प्रायिकता बंटन फलन एवं संचयी बंटन फलन (Probability Mass Functions and Cumulative Distribution Functions )
Week 4: कुछ विशिष्ट असंतत प्रायिकता बंटन (Some important probability distributions ); संतत यादृच्छिक चर (Continuous Random Variables); प्रायिकता घनत्व फलन (Probability Density Function)
Week 5: कुछ विशिष्ट संतत यादृच्छिक चर (Some important continuous random variables ); उदाहरण (Examples); यादृच्छिक चरों के फलन (Functions of random variables)
Week 6: दो यादृच्छिक चर (Two Random Variables); संयुक्त बंटन फलन (Joint distribution functions); कुछ उदाहरण (Examples)
Week 7: सप्रतिबंध बंटन (Conditional Distributions); सप्रतिबंध बंटन के उदाहरण (Examples); अनेक यादृच्छिक चरों के फलन (Functions of more than one random variables)
Week 8: सहसंबंध एवं सहप्रसरण (Correlation and Covariance); सप्रतिबंध प्रत्याशा (Conditional Expectation); पूर्वानुमान में सप्रतिबंध प्रत्याशा का प्रयोग (Application of Conditional Expectation in Prediction)
Week 9: यादृच्छिक चरों के अनुक्रम (Sequences of Random Varibales); उदाहरण (Examples); अभिसरण (Convergence)
Week 10: केन्द्रीय सीमा प्रमेय (The Central Limit Theorem); सबल वृहद संख्या नियम (The Strong Law of Large Numbers); केन्द्रीय सीमा प्रमेय के अनुप्रयोग (Applications)
Week 11: यादृच्छिक प्रक्रियाओं की परिकल्पना (Description of Random Processes); कुछ असंतत उदाहरण (Discrete Examples); कुछ संतत उदाहरण (Continuous Examples)
Week 12: यादृच्छिक प्रक्रियाओं के गुणधर्म (Properties of Random Processes); स्थावरता (Stationarity); उदाहरण (Examples)
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