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.
Ayda 766 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.
Konular
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
🦄🦄 SAMPLE AND PAST FINAL PROBLEMS - PART 1 🦄🦄
36 soru
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Discrete Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Continuous Joint Probability
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
Covariance and Correlation
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
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
7 konu anlatımı · 2 soru
Introduction
Unbiased Estimators 1
Unbiased Estimators 2
Efficient Estimators
Consistent Estimators
Maximum Likelihood Estimators 1
Maximum Likelihood Estimators 2
Exam-like Question
Exam-like Question
🦄🦄 SAMPLE AND PAST FINAL PROBLEMS - PART 2 🦄🦄
28 soru
Propagation of Error
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Central Limit Theorem
Unbiased Estimator
Unbiased Estimator
Unbiased and Consistent Estimator
Consistent Estimator
Consistent Estimator
Efficient Estimator
Efficient Estimator
Efficient Estimator
Efficient Estimator
Efficient Estimator
Efficient Estimator
Maximum Likelihood Estimator
Maximum Likelihood Estimator
Maximum Likelihood Estimator
Maximum Likelihood Estimator
Maximum Likelihood Estimator
Değerlendirmeler
16 öğrenci değerlendirmesi
Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.
Ender Baran Berk
Satın aldıMakine Mühendisliği
Mehmet Eski
Satın aldıMakine Mühendisliği
Kadir Özçelik
Satın aldıMakine Mühendisliği
Can Egin
Satın aldıKimya-Biyoloji Mühendisliği
Selin Karakullukçı
Satın aldıKimya-Biyoloji Mühendisliği
Oguz Kartal Yanık
Satın aldıMakine Mühendisliği
Duru Koç
Satın aldıEndüstri Mühendisliği
Erolcan Özeren
Satın aldıMakine Mühendisliği
Ahmet Koyuncu
Satın aldıKimya-Biyoloji Mühendisliği
Betül Sena Güneş
Satın aldıKimya-Biyoloji Mühendisliği
Paketi Tamamla
🎓 Koç Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
ENGR 201 Midterm II Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Unicourse Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
