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
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.
En sevilenler
- 5Eğitmen Anlatım Tarzı
- 4Verimli Anlatım
- 3Yardımcı Örnek Sorular
Konular
Axioms of Probability
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
Counting, Combination and Permutation
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
Binomial Theorem
Example 1
Example 2
Example 3
Pascal Identity
Vandermonde's Identity
Example 1
Combinatorial Proof
Example 1
Conditional Probability, Bayes' Rule and Independence
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
Sample Midterm Part I
Counting 1
Counting 2
Counting 3
Counting 4
Binomial Theorem
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)
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5 (Spring 2023)
Bayes' Rule 6
Bayes' Rule 7
Bayes' Rule 8
Bayes' Rule 9
Discrete Random Variables
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
Continuous Random Variables
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
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 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
Continuous Random Variables 5 (Fall 2022)
Continuous Random Variables 6 (Spring 2023)
Moment Generating Functions
Introduction
Formulas
Properties
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
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
Example 2
Exponential Distribution
Example 3
Example 4
Memoryless Property
Example 5
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
Eğitmenler
Ömer Faruk AltunCo-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 AltundağEğitmen
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:3597 TL