IE 301 • Midterm • Operations Research II
Her ne kadar Operations Research I dersinin devamı gibi dursa da aslında hiç ortak yönü olmayan bu derste yeni kaslar geliştiriyor, olasılıkla modellemeyi öğreniyoruz.
Tabii ki bu derste de adres Unicourse!
Eğitmen
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
Probability Review
4 konu anlatımı
Random Variables and Probability Distributions
Conditional Probability
Total Probability Rule
Expected Value
Markov Chains
8 konu anlatımı
What is a Markov Chain?
One-Step Transition Probabilities
Example
n-Step Transition Probabilities
Chapman-Kolmogorov Equations
Example
Unconditional State Probabilities
Example
Steady State Probabilities and Applications
12 konu anlatımı
Steady State Distribution
Example
Classes and State Properties
Periodicity and Ergodic Markov Chains
Example
Example
Example
First Passage Times
Example
Expected First Passage Time
Expected Recurrence Time
Example
Absorbing Markov Chains
9 konu anlatımı
Absorbing Markov Chains
Matrix Structure
Inverse of a Matrix
Expected Number of State Visits
Example
Expected Time Until Absoption
Example
Absorption Probabilities
Example
Exponential Distribution and Poisson Processes
13 konu anlatımı
Counting Processes
Assumptions of Poisson Processes
Example 1
Memoryless Property
Example 2
Minimum of Exponential Random Variables
Example 3
Thinning
Example 4
Superposition
Example 5
Non-homogenous Poisson Processes
Example 6
Sample Midterm Problems
23 soru
Markov Chains 1
Markov Chains 2
Markov Chains 3
Markov Chains 4
Markov Chains 5
Markov Chains 6
Steady State Probabilities and Applications 1
Steady State Probabilities and Applications 2
Steady State Probabilities and Applications 3
Steady State Probabilities and Applications 4
Steady State Probabilities and Applications 5
Steady State Probabilities and Applications 6
Steady State Probabilities and Applications 7
Steady State Probabilities and Applications 8
Steady State Probabilities and Applications 9
Steady State Probabilities and Applications 10
Steady State Probabilities and Applications 11
Absorbing Markov Chains 1
Absorbing Markov Chains 2
Exponential Distribution and Poisson Process 1
Exponential Distribution and Poisson Process 2
Exponential Distribution and Poisson Process 3
Exponential Distribution and Poisson Process 5
Paketi Tamamla
🎓 MEF Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
