MATH 203 • Introduction to Probability • Midterm I

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.

Öne Çıkan Değerlendirme

EC

Ege CangarEndüstri Mühendisliği

neredeyse 4 yıl önce

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.

4.5

En sevilenler

  1. 6Eğitmen Anlatım Tarzı
  2. 5Verimli Anlatım
  3. 3Yardımcı Örnek Sorular

Konular

Ders Tanıtımı

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

Basic Principles of Counting

Counting Examples

Permutations

Permutations Example

Groups and Circular Permutation Example

Identical Objects Example 1

Identical Objects Example 2

Identical Objects Example 3

Combination

n choose r

Committee Example 1

Committee Example 2

Ball Example 1

Ball Example 2

Binomial Theorem

Example 1

Example 2

Example 3

Pascal Identity

Vandermonde's Identity

Example 1

Combinatorial Proof

Example 1

Conditioning Events

Total Probability Rule

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Example 6

Bayes' Rule

Bayes' Rule Example 1

Bayes' Rule Example 2

Independence

Independence Example 1

Independence Example 2

Counting 1

Ücretsiz

Counting 2

Counting 3

Counting 4

Binomial Theorem

Ücretsiz

Axioms of Probability 1

Axioms of Probability 2 (Fall 2022)

Axioms of Probability 3 (Spring 2022)

Axioms of Probability 4

Conditional Probability 1

Conditional Probability 2 (Fall 2022)

Conditional Probability 3 (Spring 2022)

Conditional Probability 4

Independence 1

Independence 2 (Fall 2022)

Conditional Probability and Independence (Spring 2022)

Bayes' Rule 1

Bayes' Rule 2

Bayes' Rule 3 (Spring 2023)

Ücretsiz

Bayes' Rule 4

Bayes' Rule 5 (Spring 2023)

Bayes' Rule 6

Bayes' Rule 7

Bayes' Rule 8

Bayes' Rule 9

Random Variables

Probability Mass Function

PMF Example 1

PMF Example 2

Cumulative Distribution Function

CDF Example 1

Expected Value

Expected Value Example 1

Expected Value Example 2

Variance

Variance Example 1

Variance Example 2

Probability Density Function - PDF

Example 1

Cumulative Distribution Function - CDF

Example 2

Expected Value

Expected Value - Example 1

Expected Value - Example 2

Variance

Variance - Example 1

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 Variable 7 (Spring 2022)

Discrete Random Variables 8 (Spring 2023)

Discrete Random Variable 9

Continuous Random Variables 1

Continuous Random Variables 2

Continuous Random Variables 3

Continuous Random Variables 4

Ücretsiz

Continuous Random Variables 5 (Fall 2022)

Ücretsiz

Continuous Random Variables 6 (Spring 2023)

Introduction

Formulas

Properties

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

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

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

Ücretsiz

Poisson Distribution 3 (Fall 2022)

Ücretsiz

Binomial Distribution 1

Binomial Distribution 2 (Fall 2022)

Binomial Distribution 3

Binomial Distribution 4

Poisson Approximation to Binomial 1

Ücretsiz

Poisson Approximation to Binomial (Spring 2023)

Geometric Distribution 1

Geometric Distribution 2

Geometric Distribution 3

Uniform Distribution

Example 1

Example 2

Exponential Distribution

Example 3

Example 4

Memoryless Property

Example 5

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

Ücretsiz

Question 1

Question 2

Question 3

Question 4

Question 5

Question 6

Eğitmenler

Ömer Faruk AltunÖmer Faruk Altun
Co-founder & Head of Education

2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 11 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 Altundağİhsan 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.

1199 TL

Bu ders ile kazanacakların:

  • Okuluna özel hazırlanmış dersler
  • Çıkmış sorular ve çözümleri
  • Örnek sınav soruları
  • İstediğin yerden erişim
  • Tekrar tekrar izleme
  • Kendi hızında öğrenme

Sıkça Birlikte Alınan Dersler

Toplam: 3237.30 TL3597 TL%10 indirim
1199 TL
Sepete Ekle