IE 231 • Introduction to Probability • Midterm
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
Combinatorial Methods
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
Classical Probability Concept
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
Sample Midterm Problems I
Counting 1
Counting 2
Counting 3
Counting 4
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Conditional Probability
Conditioning Events
Total Probability Rule
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Bayes' Rule and Independence
Bayes' Rule
Bayes' Rule Example 1
Bayes' Rule Example 2
Independence
Independence Example 1
Independence Example 2
Sample Midterm Problems II
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
Discrete Random Variables and Mathematical Expectation
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
Continuous Random Variables and Mathematical Expectation
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
Sample Midterm Problems III
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
Continuous Random Variables 5
Continuous Random Variables 6
Continuous Random Variables 7
Continuous Random Variables 8
Continuous Random Variables 9
Continuous Random Variable 10
Eğitmenler
Ömer Faruk AltunCo-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 AltundağEğitmen
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:
- Okuluna özel hazırlanmış dersler
- Çıkmış sorular ve çözümleri
- Örnek sınav soruları
- İstediğin yerden erişim
- Tekrar tekrar izleme
- Kendi hızında öğrenme
Sıkça Birlikte Alınan Dersler
