Midterm dersin bizden!

Bilgi Üniversitesi'ne özel dersler, soru çözümleri ve çıkmış sorular seni bekliyor. Hemen üye ol ve ücretsiz midterm dersini deneyimle.

Ücretsiz Dersi Al

IE 231MidtermIntroduction to Probability

Bilgi biz geldik! Bu dersle beraber olasılığın temellerini atarken bir yandan da çıkmış sınav soruları ve çözümlü örneklerle beraber sınava hazır hale gel! Dersin içeriğinde bulunan konular: 1) Combinatorial Methods 2) Classical Probability Concept 3) Conditional Probability 4) Bayes' Theorem & Independence 5) Discrete Random Variables and Mathematical Expectation 6) Continuous Random Variables and Mathematical Expectation ve tabii ki sayısız örnek!

Konular

Ders Tanıtımı

Basic Principles of Counting

Counting Examples

Permutations

Permutations Example

Groups and Circular Permutation Example

Identical Objects Example 1

Identical Objects Example 2

Identical Objects Example 3

Combination

n choose r

Committee Example 1

Committee Example 2

Ball Example 1

Ball Example 2

Sample Space and Events

Probability

Axioms of Probability

Some Rules

Coin Example

Dice Example

Card Example 1

Card Example 2

Ball Example

Set Example

Birthday Example

Counting 1

Ücretsiz

Counting 2

Counting 3

Counting 4

Axioms of Probability 1

Axioms of Probability 2

Axioms of Probability 3

Axioms of Probability 4

Conditioning Events

Total Probability Rule

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Example 6

Bayes' Rule

Bayes' Rule Example 1

Bayes' Rule Example 2

Independence

Independence Example 1

Independence Example 2

Conditional Probability 1

Conditional Probability 2

Conditional Probability 3

Conditional Probability 4

Independence 1

Independence 2

Conditional Probability and Independence

Bayes' Rule 1

Bayes' Rule 2

Bayes' Rule 3

Bayes' Rule 4

Bayes' Rule 5

Bayes' Rule 6

Bayes' Rule 7

Bayes' Rule 8

Bayes' Rule 9

Ücretsiz

Random Variables

Probability Mass Function

PMF Example 1

PMF Example 2

Cumulative Distribution Function

CDF Example 1

Expected Value

Expected Value Example 1

Expected Value Example 2

Variance

Variance Example 1

Variance Example 2

Probability Density Function - PDF

Example 1

Cumulative Distribution Function - CDF

Example 2

Expected Value

Expected Value - Example 1

Expected Value - Example 2

Variance

Variance - Example 1

Discrete Random Variables 1

Discrete Random Variables 2

Discrete Random Variables 3

Discrete Random Variables 4

Discrete Random Variables 5

Discrete Random Variables 6

Discrete Random Variables 7

Discrete Random Variables 8

Discrete Random Variables 9

Continuous Random Variables 1

Continuous Random Variables 2

Continuous Random Variables 3

Continuous Random Variables 4

Ücretsiz

Continuous Random Variables 5

Ücretsiz

Continuous Random Variables 6

Continuous Random Variables 7

Continuous Random Variables 8

Continuous Random Variables 9

Continuous Random Variable 10

Eğitmenler

Ömer Faruk AltunÖmer Faruk Altun
Co-founder & Head of Education

2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 11 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim. Unicourse'ta sunduğum derslerin yanında eğitim departmanının da sorumluluğunu üstlenmekteyim.

İhsan Altundağİhsan Altundağ
Eğitmen

2007 yılında Galatasaray Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden birincilikle mezun olduktan sonra Fransa'da Kriptoloji üzerine Fransa hükümeti tarafından verilen bursla yüksek lisans yaptım. Devamında ikinci kez sınava girerek Boğaziçi Matematik bölümünü de bitirdim. Yaklaşık 15 yıldır üniversite öğrencilerine dersler vermekteyim.

1299 TL

Bu ders ile kazanacakların:

  • Üniversitene özel hazırlanmış dersleri izle
  • Çıkmış soruları ve çözümlerini gör
  • Örnek sınav sorularıyla pratik yap
  • Anlamadığın yerleri tekrar et
  • İstediğin yerden eriş
  • Kendi hızında öğren

Sıkça Birlikte Alınan Dersler

Toplam: 2338.20 TL2598 TL%10 indirim