IE 3101 • Midterm • Introduction to Probability
Mühendisliğin pek çok dersinde karşına çıkacak Olasılık ve İstatistik kavramlarını tanımak için eşsiz bir fırsat karşında! Bu derste Olasılık kavramını hayatın içerisinden çıkardığımızı ve yavaş yavaş bir bilim haline getirdiğimize tanıklık edeceksin.
Eğitmenler
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
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.
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
Counting, Combination and Permutation (Review)
11 konu anlatımı
Basic Principles of Counting
Counting Examples
Permutations
Permutations Example
Groups and Circular Permutation Example
Identical Objects Example 1
Combination
n choose r
Committee Example 1
Committee Example 2
Ball Example
Axioms of Probability
11 konu anlatımı
Sample Space and Events
Probability
Axioms of Probability
Some Rules
Coin Example
Dice Example
Card Example 1
Card Example 2
Ball Example
Set Example
Birthday Example
Conditional Probability
8 konu anlatımı
Conditioning Events
Total Probability Rule
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Bayes' Rule
3 konu anlatımı
Bayes' Rule
Bayes' Rule Example 1
Bayes' Rule Example 2
Independence
3 konu anlatımı
Independence
Independence Example 1
Independence Example 2
Discrete Random Variables
6 konu anlatımı
Random Variables
Probability Mass Function
PMF Example 1
PMF Example 2
Cumulative Distribution Function
CDF Example 1
Expected Value and Variance for Discrete Random Variables
6 konu anlatımı
Expected Value
Expected Value Example 1
Expected Value Example 2
Variance
Variance Example 1
Variance Example 2
Special Discrete Distributions Part 1: Discrete Uniform & Bernoulli & Binomial
12 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
Discrete Uniform Distribution Part 1
Discrete Uniform Distribution Part 2
Example 5
Example 6
Sample Midterm Problems
43 soru
Counting 1
Counting 2
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2
Conditional Probability 3
Conditional Probability 4
Independence 1
Independence 2
Conditional Probability and Independence
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5
Bayes' Rule 6
Bayes' Rule 7
Discrete Random Variables 1
Discrete Random Variables 2
Discrete Random Variables 3
Discrete Random Variables 4
Discrete Random Variables 5
Discrete Random Variables 6
Discrete Uniform Distribution
Binomial Distribution 1
Binomial Distribution 2
Binomial Distribution 3
Binomial Distribution 4
Binomial Distribution 5
Binomial Distribution 6
Poisson Distribution 1
Poisson Distribution 2
Poisson Distribution 3
Poisson distribution 4
Poisson Distribution 5
Poisson Approximation to Binomial 1
Poisson Approximation to Binomial 2
Negative Binomial Distribution 1
Negative Binomial - Geometric Distribution
Geometric Distribution 1
Paketi Tamamla
🎓 Kültür Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
Paketi Tamamla
🎓 Kültür Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.