ENGR 200FinalProbability and Random Variables For Engineers

Kursu ders hakkında sıfır bilgiyle aldım ve dersten beklentim A, rahatlıkla sırtınızı yaslayabileceğiniz kalitede bi kurs.

Ege Balmum

Doğrulanmış

Bilgisayar Mühendisliği

Bu ders ile ENGR 200 sınavı dersindeki temel olasılık ve istatistik konseptleri olan: Continuous Random Variables, Normal Distribution, Continuous Joint Probability, Covariance, Central Limit Theorem, Markov Chains kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve her konu için bolca çıkmış sınav sorusuyla antreman yapacaksın.

1999 TL
11 sa 22 dk konu anlatımı
67 soru çözümü
4.5 puan

Eğitmenler

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.

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.

Konular

Ders Tanıtımı

Duyuru

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

Continuous Uniform Distribution

Exponential Distribution

Normal Distribution

Reading Z Table - Option 1

Ücretsiz

Reading Z Table - Option 2

Normal Approximation to Binomial Distribution

Example

Introduction

Marginal PDF and CDF

Expected Value and Variance

Conditional PDF and CDF

Conditional Expectation

Example 1

Example 2

Example 3

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Example 1

Ücretsiz

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Example 6

Covariance

Covariance: Discrete Case

Covariance: Continuous Case 1

Covariance: Continuous Case 2

Variance of Sums

Example 1

Correlation

Example 2

Introduction

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Introduction

Recognizing Special Distributions

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Maximum a Posteriori (MAP) Estimate

Example 5

Example 6

Least Mean Square (LMS) Estimation Without Observation

Example 7

Example 8

Least Mean Square (LMS) Estimation With Observation

Example 9

Example 10

Example 11

LLMS Estimation

Example 12

Continuous Random Variables

Ücretsiz

Continuous Random Variables

Uniform Distribution

Uniform Distribution

Exponential Distribution

Exponential Distribution

Normal Distribution

Ücretsiz

Normal Distribution

Continuous Joint Probability

Ücretsiz

Continuous Joint Probability

Ücretsiz

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Functions of Random Variables

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Covariance and Correlation

Ücretsiz

Covariance and Correlation

Ücretsiz

Covariance and Correlation

Covariance and Correlation

Central Limit Theorem

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Continuous Random Variables

Continuous Random Variables

Uniform Distribution

Uniform Distribution

Exponential Distribution

Exponential Distribution

Normal Distribution

Ücretsiz

Normal Distribution

Normal Distribution

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Functions of Random Variables

Functions of Random Variables

Covariance and Correlation

Covariance and Correlation

Covariance and Correlation

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Central Limit Theorem

Central Limit Theorem

Continuous Random Variables

Uniform Distribution

Normal Distribution

Ücretsiz

Continuous Joint Probability

Ücretsiz

Functions of Random Variables

Ücretsiz

Covariance and Correlation

Central Limit Theorem

Continuous Random Variables

Exponential Distribution

Normal Distribution

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Functions of Random Variables

Covariance and Correlation

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Continuous Random Variables

Normal Distribution

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Functions of Random Variables

Functions of Random Variables

Covariance and Correlation

Central Limit Theorem

Değerlendirmeler

4.5

14 öğrenci değerlendirmesi

Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.

Naz Zeynep Akkurt

Endüstri Mühendisliği

4 ay önce

Sarp Eren Oktay

Bilgisayar Mühendisliği

4 ay önce

Demirhan Cetiner

Elektrik-elektronik Mühendisliği

4 ay önce

Resul Tankılıç

Elektrik-elektronik Mühendisliği

4 ay önce

Zeynep Soysal

Endüstri Mühendisliği

4 ay önce

Kerem Gereklioğlu

Elektrik-elektronik Mühendisliği

4 ay önce

Kanan Abbaszade

Bilgisayar Mühendisliği

4 ay önce

Efe Değişmiş

Bilgisayar Mühendisliği

4 ay önce

Belgin Karakoç

Endüstri Mühendisliği & Karşılaştırmalı Edebiyat

6 ay önce

Murat Şimşek

Elektrik-elektronik Mühendisliği

6 ay önce

Paketi Tamamla

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

Probability and Random Variables For Engineers

ENGR 200 • Final

Probability and Random Variables For Engineers

4.5(14)
1699 TL1999 TL%15
Probability and Random Variables For Engineers

ENGR 200 • Midterm

Probability and Random Variables For Engineers

4.9(14)
1699 TL1999 TL%15
599 TL indirim
Toplam:3998 TL3399 TL

Sıkça Sorulan Sorular

1999 TL