EC 233 • Final • Mathematical Statistics I
Bu ders ile EC 233 sınavı için temel konseptleri çok iyi anlamakla kalmayıp sınava girmeye de tamamen hazır olacaksın.
Dersin içeriğinde yer alan Special Continuous and Discrete Distributions, Joint Probability Distribution, Marginal Distribution, Covariance, Independence, Conditional Expectation & Variance, Moment Generating Function ve Sampling Distributions kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve hepsine dair en az birer örnek soru göreceksin.
Ayda 499 TL, peşin fiyatına 3 taksit
Eğitmenler
İhsan 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.
Ömer Faruk Altun
Co-founder & Head of Education
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 13 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.
Geçme Garantisi
Derslerimize güveniyoruz. Olur da sınavlarına bizimle hazırlandığın halde dersten kalırsan, iade alabilirsin. Koşullar
Konular
Moment Generating Functions
2 konu anlatımı · 2 soru
Discrete Random Variables and Examples
Exam-like Question
Continuous Random Variables and Examples
Exam-like Question
Introduction to Sampling
10 konu anlatımı
Chebyshev's Theorem
Example 1
Sample Mean
Sample Variance
Central Limit Theorem
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Discrete Joint Probability
10 konu anlatımı
Probability Mass Function
PMF Example
Marginal PMF and CDF
Expected Value
Variance
Expected Value and Variance Example
Conditional PMF and CDF
Conditional Expectation
End of Topic Example - Part I
End of Topic Example - Part II
Continuous Joint Probability
8 konu anlatımı
Introduction
Marginal PDF and CDF
Expected Value and Variance
Conditional PDF and CDF
Conditional Expectation
Example 1
Example 2
Example 3
Covariance and Correlation
8 konu anlatımı
Covariance
Example 1 (Discrete)
Example 2 (Continuous)
Example 3 (Continuous)
Sum of Random Variables
Example 4
Correlation
Example 5
Functions of Random Variables
6 konu anlatımı
Distribution Function Techniques
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
İkisini Birlikte Al
🎓 Boğaziçi Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
