ENGR 201 • Midterm II • Statistics for Engineers
Bu ders ile ENGR 201 Midterm 2 sınavı için temel konular olan : Discrete Joint Probability, Continuous Joint Probability, Joint Statistics, Sampling Distributions, Central Limit Theorem, Point Estimation of Parameters gib, kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve her konu için bolca çıkmış sınav sorusuyla antreman yapacaksın.
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.
Konular
Special Discrete Probability Distributions (Midterm Review)
18 konu anlatımı
Bernoulli Distribution Part 1
Bernoulli Distribution Part 2
Example 1
Example 2
Binomial Distribution Part 1
Binomial Distribution Part 2
Example 3
Example 4
Poisson Distribution Part 1
Poisson Distribution Part 2
Example 5
Example 6
Poisson Approximation to Binomial Distribution
Example 7
Geometric Distribution Part 1
Geometric Distribution Part 2
Example 8
Example 9
Special Continuous Probability Distributions
13 konu anlatımı
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
Sample Midterm Problems I
25 soru
Binomial Distribution 1
Binomial Distribution 2
Binomial Distribution 3
Binomial Distribution 4
Poisson distribution 1
Poisson Distribution 2
Poisson Distribution 3
Poisson distribution 4
Geometric Distribution 1
Geometric Distribution 2
Geometric Distribution 3
Uniform Distribution 1
Uniform Distribution 2
Uniform Distribution 3
Exponential Distribution 1
Exponential Distribution 2
Exponential Distribution 3
Exponential Distribution 4
Normal Distribution 1
Normal Distribution 2
Normal Distribution 3
Normal Distribution 4
Normal Distribution 5
Normal Distribution 6
Normal Distribution 7
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 Coefficient
8 konu anlatımı
Covariance 1
Covariance 2
Covariance 3
Covariance 4
Variance of Sums
Example 1
Correlation
Example 2
Propagation of Error
8 konu anlatımı
Introduction
Computing Uncertainities 1
Example 1
Computing Uncertainties 2
Uncertainties for Functions of One Measurement
Example 2
Uncertainties for Functions of Several Measurements
Example 3
Sample Midterm Problems II
21 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 and Correlation 1
Covariance and Correlation 2
Covariance and Correlation 3
Covariance and Correlation 4
Covariance and Correlation 5
Covariance and Correlation 6
Central Limit Theorem
8 konu anlatımı
Introduction
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Normal Approximation to Binomial Distribution
Normal Approximation to Poisson Distribution
Point Estimation
8 konu anlatımı · 11 soru
Introduction
Unbiased Estimators 1
Unbiased Estimators 2
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Efficient Estimators
Example 6
Consistent Estimators 1
Consistent Estimators 2
Consistent Estimators 3
Example 7
Method of Maximum Likelihood
Example 8
Example 9
Example 10
Example 11
Sample Midterm Problems III
17 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
Normal Approximation to Binomial 1
Normal Approximation to Binomial 2
Unbiased Estimator 1
Unbiased Estimator 2
Consistent Estimator 1
Consistent Estimator 2
Unbiased and Consistent Estimator 1
Unbiased and Consistent Estimator 2
Maximum Likelihood Estimators 1
Maximum Likelihood Estimators 2
Maximum Likelihood Estimators 3
PAST EXAM QUESTIONS
8 soru
Question 1
Question 2
Question 3
Question 4
Question 5
Question 6
Question 7
Question 8
Değerlendirmeler
2 öğrenci değerlendirmesi
Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.
Zeynep Balcı
Kimya-biyoloji Mühendisliği
Batuhan Tunalı
Makine Mühendisliği
Paketi Tamamla
🎓 Koç Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
