MATH 306 (Spring 24)Statistical ModelingMidterm

Sabancı biz geldik! Bugüne kadar hazırlanmış en kapsamlı Uygulamalı İstatistik dersi ile karşınızdayız! Detaylı konu anlatımları, sayısız örnek soru ve sınav öncesi prova sorularıyla sınava eksiksiz gireceksin.

Bu dersimizde sunduğumuz içerikler sırasıyla: 1) Sampling Distributions 2) Estimator Properties 3) Estimator Derivation Methods 4) Interval Estimation of Single Population 5) Interval Estimation of Multiple Populations konularını derinlemesine anlayıp sınava hazırlanırken, final konularına da temel atıyoruz.

Öne Çıkan Değerlendirme

EY

Ekmel YavuzBilgisayar Bilimi ve Mühendisliği & Ekonomi

1 yıldan fazla önce

Eğitmen Anlatım Tarzı

Dersi anadilde dinlemek anlamayı kolaylaştırıyor. Eğitmen de gayet iyi. Bence örneklerde eksikler vardı onları da tamamladılar. Bu haliyle dersin kısa zamanda tekrar edilmesi ve sınava çalışmak için bence verimli bir kaynak.

Ders Tanıtımı

Poisson Distribution Exam Like Question 1

Poisson Distribution Exam Like Question 2

Poisson Distribution Exam Like Question 3

Poisson Distribution Exam Like Question 4

Poisson Distribution Exam Like Question 5

Binomial Distribution Exam Like Question 1

Binomial Distribution Exam Like Question 2

Binomial Distribution Exam Like Question 3

Binomial Distribution Exam Like Question 4

Binomial Distribution Exam Like Question 5

Binomial Distribution Exam Like Question 6

Geometric Distribution Exam Like Question 1

Geometric Distribution Exam Like Question 2

Geometric Distribution Exam Like Question 3

Uniform Distribution Exam Like Question 1

Uniform Distribution Exam Like Question 2

Uniform Distribution Exam Like Question 3

End of Topic Question 1

End of Topic Question 2

End of Topic Question 3

End of Topic Question 4

End of Topic Question 5

Uniform Distribution

Example 1

Example 2

Exam Like Question 1

Exam Like Question 2

Exponential Distribution

Example 3

Example 4

Memoryless Property

Example 5

Exam Like Question 3

Exam Like Question 4

Normal Distribution

Standard Normal Distribution

Reading Z Table

Example 6

Example 7

Exam Like Question 5

Exam Like Question 6

Sample Mean

Sample Variance

Example 1

Law of Large Numbers

Central Limit Theorem

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Example 6

Exam Like Question 1

Exam Like Question 2

Reading Z Table

Reading T Table

Reading Chi Table

Reading F Table

Z Distribution

Example 1

Exam Like Question 1

Chi Square Distribution

Example 2

T Distribution

Example 3

Example 4

Exam Like Question 2

F Distribution

Example 5

Example 6

Exam Like Question 3

Chapter Summary

Introduction

Unbiased Estimators 1

Unbiased Estimators 2

Exam like Question 1

Exam like Question 2

Ücretsiz

Exam like Question 3

Exam like Question 4

Exam like Question 5

Ücretsiz

Asymptotically Unbiased Estimators

Exam like Question 6

Efficient Estimators

Exam like Question 7

Ücretsiz

Exam Like Question 8

Exam Like Question 9

Consistent Estimators 1

Consistent Estimators 2

Consistent Estimators 3

Exam like Question 10

Sufficient Estimators 1

Sufficient Estimators 2

Exam Like Question 11

Robust Estimators

Chapter Summary

Method of Moments

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Method of Maximum Likelihood

Example 5

Example 6

Ücretsiz

Example 7

Example 8

Chapter Summary

Introduction

Table Values

Confidence Interval for Means( Sigma known)

Example 1

Example 2

Exam-like Question 1

Confidence Interval for Means (sigma unknown)

Example 3

Example 4

Confidence Interval for Proportions

Example 5

Exam-like Question 2

Confidence Interval for Variances

Example 6

Example 7

Exam-like Question 3

Confidence Interval For Difference Between Means ( sigma known)

Example 1

Example 2

Exam-like Question 1

Confidence Interval For Difference Between Means ( sigma unknown)

Example 3

Example 4

Exam-like Question 2

Confidence Interval for Difference Between Proportions

Example 5

Confidence Interval for Ratio of Variances

Example 6

Chapter Summary

Introduction

Terminology

Example 1

Example 2

Example 3

Exam Like Question 1

Exam Like Question 2

Exam Like Question 3

Neyman-Pearson Lemma

Example 4

Example 5

Example 6

Exam Like Question 4

Exam Like Question 5

Power Function of a Test

Example 7

Exam Like Question 6

Likelihood Ratio Statistic

Example 8

Example 9

Question 1

Question 2

Question 3

Question 4

Question 5

Question 6

Question 7

Question 8

Question 9

Question 10

Question 11

Question 12

Question 13

Question 1

Question 2

Question 3

Question 4

Question 5

Question 6

Question 7

Question 8

Question 9

Question 10

Question 11

Question 12

Cheatsheet

Eğitmenler

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.

Ömer Faruk AltunÖmer Faruk Altun
MSCS

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.

1099 TL
Hemen Al