IE 255MidtermProbability for Industrial Engineers

Her mühendisliğin temelinde var olan Olasılık ve İstatistik konularının uygulamalarını gördüğümüz bu derste: 1) Probability 2) Conditional Probability and Bayes' Rule 3) Discrete Random Variables 4) Continuous Random Variables konularını inceliyoruz.

Sınava yönelik sorular ile konuların en kritik soru tiplerini kolaydan zora çözüp sınavda sürprize yer bırakmıyoruz!

1299 TL
14 sa 41 dk konu anlatımı
72 soru çözümü

Unicourse Garantisi kapsamında

Eğitmenler

İhsan Altundağ

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

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.

Unicourse Garantisi

Bu dersi alma kararını senin için kolaylaştıralım. Eğer memnun kalmazsan 30 gün içinde bize ulaş, 3'ten fazla içerik tamamlamadıysan iade alabilirsin. Koşullar

Konular

Ders Tanıtımı

Sample Space and Events

Ücretsiz

Probability

Ücretsiz

Axioms of Probability

Ücretsiz

Some Rules

Coin Example

Dice Example

Card Example 1

Card Example 2

Ball Example

Set Example

Birthday Example

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

Axioms of Probability 1

Axioms of Probability 2

Ücretsiz

Axioms of Probability 3

Ücretsiz

Axioms of Probability 4

Axioms of Probability 5

Conditional Probability and Independence 1

Ücretsiz

Conditional Probability and Independence 2

Conditional Probability and Independence 3

Ücretsiz

Conditional Probability and Independence 4

Conditional Probability and Independence 5

Conditional Probability and Independence 6

Conditional Probability and Independence 7

Ücretsiz

Conditional Probability and Independence 8

Conditional Probability and Independence 9

Bayes' Rule 1

Ücretsiz

Bayes' Rule 2

Bayes' Rule 3

Ücretsiz

Bayes' Rule 4

Ücretsiz

Bayes' Rule 5

Bayes' Rule 6

Bayes' Rule 7

Bayes' Rule 8

Ücretsiz

Bayes' Rule 9

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

Bernoulli Distribution Part 1

Bernoulli Distribution Part 2

Example 1

Binomial Distribution Part 1

Binomial Distribution Part 2

Example 2

Example 3

Multinomial Distribution

Example 4

Example 5

Hypergeometric Distribution

Example 6

Negative Binomial Distribution Part 1

Negative Binomial Distribution Part 2

Example 7

Example 8

Geometric Distribution Part 1

Geometric Distribution Part 2

Example 9

Example 10

Poisson Distribution Part 1

Poisson Distribution Part 2

Example 11

Example 12

Poisson Approximation to Binomial Distribution

Example 13

Discrete Random Variables 1

Ücretsiz

Discrete Random Variables 2

Ücretsiz

Discrete Random Variables 3

Discrete Random Variables 4

Discrete Random Variables 5

Discrete Random Variables 6

Discrete Random Variables 7

Ücretsiz

Discrete Random Variables 8

Discrete Random Variables 9

Discrete Random Variables 10

Ücretsiz

Discrete Random Variables 11

Binomial Distribution 1

Ücretsiz

Binomial Distribution 2

Ücretsiz

Binomial Distribution 3

Binomial Distribution 4

Poisson distribution 1

Ücretsiz

Poisson Distribution 2

Poisson Distribution 3

Poisson distribution 4

Ücretsiz

Hypergeometric Distribution 1

Ücretsiz

Hypergeometric Distribution 2

Hypergeometric Distribution 3

Ücretsiz

Hypergeometric Distribution 4

Discrete Uniform Distribution

Negative Binomial Distribution 1

Negative Binomial - Geometric Distribution

Ücretsiz

Geometric Distribution 1

Ücretsiz

Geometric Distribution 2

Ücretsiz

Geometric Distribution 3

Probability Density Function - PDF

Ücretsiz

Example 1

Ücretsiz

Cumulative Distribution Function - CDF

Ücretsiz

Example 2

Ücretsiz

Expected Value

Expected Value - Example 1

Expected Value - Example 2

Variance

Variance - Example 1

Uniform Distribution

Example 1

Example 2

Exponential Distribution

Example 3

Example 4

Memoryless Property

Example 5

Normal Distribution

Standard Normal Distribution

Reading Z Table - Option 1

Reading Z Table - Option 2

Example 6

Continuous Random Variables 1

Ücretsiz

Continuous Random Variables 2

Continuous Random Variables 3

Ücretsiz

Continuous Random Variables 4

Ücretsiz

Continuous Random Variables 5

Continuous Random Variables 6

Uniform Distribution 1

Ücretsiz

Uniform Distribution 2

Uniform Distribution 3

Ücretsiz

Exponential Distribution 1

Ücretsiz

Exponential Distribution 2

Exponential Distribution 3

Exponential Distribution 4

Ücretsiz

Normal Distribution 1

Ücretsiz

Normal Distribution 2

Normal Distribution 3

Ücretsiz

Normal Distribution 4

Normal Distribution 5

Ücretsiz

Normal Distribution 6

Ücretsiz

Normal Distribution 7

Paketi Tamamla

🎓 Boğaziçi Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.

Probability for Industrial Engineers

IE 255 • Midterm

Probability for Industrial Engineers

1106 TL1299 TL%15
Probability for Industrial Engineers

IE 255 • Final

Probability for Industrial Engineers

1192 TL1399 TL%15
399 TL indirim
Toplam:2698 TL2299 TL

Sıkça Sorulan Sorular

1299 TL