Bu ders ile MATH 203 sınavı için temel konseptleri çok iyi anlamakla kalmayıp sınava girmeye de tamamen hazır olacaksın.
Dersin içeriğinde yer alan Permutation, Combination, Binomial Theorem, Rules of Probability, Conditional Probability, Independence, Bayes Theorem, Random Variable, PDF, CDF, Expected Value, Variance, Binomial Distribution ve Poisson Distribution kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve hepsine dair en az birer örnek soru göreceksin.
Ege CangarEndüstri Mühendisliği
Elinize sağlık! Bu dönem online olduğundan mıdır, olasılık dersinin zorluğundan mıdır bilmiyorum ben dönem içinde derse çok odaklanamamıştım Koç'taki öğrencilerin kullandığı bu sistemi gördüm ve bu dersi satın aldım. Verilen örnekler ve konu anlatımın türkçe olması çok yararlı oldu. Eğitmenin anlattığı soru örnekleri sınava çok benzerdi ve bu bana çok kolaylık sağladı. Çok konu başlığı olmasına rağmen hepsi için ayrı soru örnekleri görmek güzeldi. Gerçekten eğitmenin eline emeğine sağlık.
Axioms of Probability
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Counting, Combination and Permutations
Introduction to Counting
Combination & Permutation: Intuition
Combination
Permutation 1
Permutation 2
Binomial Theorem
Binomial Theorem
Example 1
Example 2
Example 3
Pascal Identity
Vandermonde's Identity
Example 1
Combinatorial Proof
Example 1
Conditional Probability
Intuition of Conditional Probability
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2
Conditional Probability and Sets
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Total Probability Rule & Bayes' Theorem
Total Probability Rule
Bayes Rule
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Independence
Introduction to Independence
Independence 2
Independence 3
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Exam like Question 4
Sample Midterm Part I
Counting 1
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2 (Fall 2022)
Axioms of Probability 3 (Spring 2022)
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2 (Fall 2022)
Conditional Probability 3 (Spring 2022)
Independence 1
Independence 2 (Fall 2022)
Independence 3 (Spring 2022)
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3 (Spring 2023)
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5 (Spring 2023)
Discrete Random Variables
Probability Mass Functions
Expected Value
PMF Tables
Exam Like Question 1
Exam Like Question 2
Deriving New Variables From Old Ones
Variance
Exam Like Question 3
Exam Like Question 4
Expected Value and Variance Arithmetic
Cumulative Distribution Function
Exam Like Question 5
Continuous Random Variables
What is continuous anyway?
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Exam Like Question 1
Expected Value and Variance
Example 5
Example 6
Cumulative Distribution Function (CDF)
Finding f(x) Given F(x)
Example 7
Exam Like Question 2
Sample Midterm Part II
Discrete Random Variables 1
Discrete Random Variables 2
Discrete Random Variables 3
Discrete Random Variables 4
Discrete Random Variables 5
Discrete Random Variables 6 (Fall 2022)
Discrete Random Variables 7 (Spring 2022)
Discrete Random Variables 8 (Spring 2023)
Continuous Random Variables 1
Continuous Random Variables 2
Continuous Random Variables 3
Continuous Random Variables 4
Continuous Random Variables 5 (Fall 2022)
Continuous Random Variables 6 (Spring 2023)
Moment Generating Functions
Discrete Random Variables and Examples
Exam Like Question
Continuous Random Variables and Examples
Exam Like Question
Special Discrete Distributions
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
Hypergeometric Distribution
Example 8
Geometric Distribution Part 1
Geometric Distribution Part 2
Example 9
Example 10
Negative Binomial Distribution Part 1
Negative Binomial Distribution Part 2
Example 11
Example 12
Sample Midterm Part III
Moment Generating Function 1
Moment Generating Function 2
Moment Generating Function 3 (Fall 2022)
Moment Generating Function 4 (Spring 2022)
Moment Generating Function 5 (Spring 2023)
Poisson Distribution 1 (Spring 2022)
Poisson Distribution 2
Poisson Distribution 3 (Fall 2022)
Binomial Distribution 1
Binomial Distribution 2 (Fall 2022)
Binomial Distribution 3
Binomial Distribution 4
Poisson Approximation to Binomial 1
Poisson Approximation to Binomial (Spring 2023)
Geometric Distribution 1
Geometric Distribution 2
Geometric Distribution 3
Special Continuous Distributions (Selected Sections)
Uniform Distribution
Example 1
Exam Like Question 1
Exam Like Question 2
Exponential Distribution
Example 2
Example 3
Memoryless Property
Exam Like Question 3
Exam Like Question 4
Sample Midterm Part IV
Uniform Distribution 1
Uniform Distribution 2 (Fall 2022)
Uniform Distribution 3
Exponential Distribution 1
Exponential Distribution 2 (Fall 2022)
Exponential Distribution 3
Exponential Distribution 4
Exponential Distribution 5
Fall 2022 Midterm I Solutions
Question 1
Question 2
Question 3
Question 4
Question 5
Question 6
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. Şu anda UALR'da Information Science doktora eğitimimi sürdürüyorum. 7 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim.
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.
990 TL