IE 255 • Final • Probability for Industrial Engineers
Her mühendisliğin temelinde var olan Olasılık ve İstatistik konularının uygulamalarını gördüğümüz bu derste: 1) Mathematical Expectation 2) Special Discrete Random Variables 3) Special Continuous Random Variables 4) Joint Probability Distributions 5) Limit Theorems konularını inceliyoruz.
Sınava yönelik sorular ile konuların en kritik soru tiplerini kolaydan zora çözüp sınavda sürprize yer bırakmıyoruz!
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.
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
Functions of Random Variables
4 konu anlatımı
Distribution Function Techniques
Example 1
Example 2
Example 3
Moment Generating Functions
7 konu anlatımı
Introduction
Formulas
Properties
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Sample Final Problems I
6 soru
Distribution Function Technique 1
Distribution Function Technique 2
Distribution Function Technique 3
Moment Generating Functions 1
Moment Generating Functions 2
Moment Generating Functions 3
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
6 konu anlatımı
Covariance
Example 1
Example 2
Example 3
Variance of Sums
Example 4
Sample Final Problems I
19 soru
Discrete Joint Probability 1
Discrete Joint Probability 2
Discrete Joint Probability 3
Discrete Joint Probability 4
Discrete Joint Probability 5
Continuous Joint Probability 1
Continuous Joint Probability 2
Continuous Joint Probability 3
Continuous Joint Probability 4
Continuous Joint Probability 5
Continuous Joint Probability 6
Continuous Joint Probability 7
Continuous Joint Probability 8
Continuous Joint Probability 9
Continuous Joint Probability 10
Covariance 1
Covariance 2
Covariance 3
Covariance 4
Random Sampling - Central Limit Theorem
11 konu anlatımı
Sample Mean
Sample Variance
Example 1
Central Limit Theorem
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Normal Approximation to Binomial Distribution
Normal Approximation to Poisson Distribution
Sample Exam Problems II
9 soru
Central Limit Theorem 1
Central Limit Theorem 2
Central Limit Theorem 3
Central Limit Theorem 4
Central Limit Theorem 5
Central Limit Theorem 6
Central Limit Theorem 7
Normal Approximation to Binomial 1
Normal Approximation to Binomial 2
Paketi Tamamla
🎓 Boğaziçi Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
