MATH 281 • Final • Probability
“cok guzeldi harikaydi canim hocam”
Gülse Neva Yar
Endüstri Mühendisliği
Bu ders ile MATH 281 sınavı için temel konseptleri çok iyi anlamakla kalmayıp sınava girmeye de tamamen hazır olacaksın.
Dersin içeriğinde yer alan Continuous Probability, Normal Distribution, Joint Probability Distribution, Marginal Distribution, Covariance, Independence, Conditional Expectation & Variance kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve hepsine dair en az birer örnek soru göreceksin.
Eğitmenler
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.
İhsan 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.
Konular
Special Continuous Distributions
16 konu anlatımı
Uniform Distribution
Example 1
Example 2
Exponential Distribution
Example 3
Example 4
Memoryless Property
Example 5
Normal Distribution
Standard Normal Distribution
Reading Z Table - Option 1
Reading Z Table - Option 2
Example 6
Gamma Distribution
Example 7
Relation of Gamma Distribution with Others
Discrete Joint Probability
6 konu anlatımı
Probability Mass Function
PMF Example
Marginal PMF and CDF
Expected Value
Variance
Expected Value and Variance Example
Sample Midterm Problems I
15 soru
Discrete Joint Distribution 1
Discrete Joint Distribution 2
Discrete Joint Probability 3
Discrete Joint Probability 4
Discrete Joint Distribution 5
Normal Distribution 1
Normal Distribution 2
Normal Distribution 3
Normal Distribution 4
Normal Distribution 5
Normal Distribution 6
Normal Distribution 7
Exponential Distribution 1
Exponential Distribution 2
Exponential Distribution 3
Continuous Joint Probability
3 konu anlatımı
Introduction
Marginal PDF and CDF
Expected Value and Variance
Chebyshev's Theorem, Random Sampling and Some Important Statistics
5 konu anlatımı
Chebyshev's Theorem
Example 1
Sample Mean
Sample Variance
Example 2
Data Analysis
6 konu anlatımı
Introduction
Measures of Central Tendancy
Example 1
Measures of Dispersion
Example 2
Example 3
Sampling Distribution - Central Limit Theorem
11 konu anlatımı
Central Limit Theorem - Z Distribution
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Normal Approximation to Binomial Distribution
Normal Approximation to Poisson Distribution
Reading T Table
T distribution
Example 6
Sample Final Problems II
17 soru
Continuous Joint Probability 1
Continuous Joint Probability 2
Continuous Joint Probability 3
Continuous Joint Probability 4
Continuous Joint Probability 5
Continuous Joint Probability 6
Continuous Joint Probability 7
Central Limit Theorem 1
Central Limit Theorem 2
Central Limit Theorem 3
Normal Approximation to Binomial 1
Normal Approximation to Binomial 2
Chebyshev's Theorem 1
Chebyshev's Theorem 2
Sample Mean and Variance 1
Sample Mean and Variance 2
T distribution
Classical Methods of Estimation - Point Estimation
5 konu anlatımı
Introduction
Unbiased Estimators 1
Unbiased Estimators 2
Efficient Estimators
Example
Classical Methods of Estimation - Interval Estimation
6 konu anlatımı · 1 soru
Table Values (SADECE Z ve T KISIMLARI DAHİL)
Confidence Interval of Mean (When variance is known)
Example 1
Exam Like Question 1
Confidence Interval of Mean (When variance is unknown)
Example 2
Example 3
Statistical Hypothesis
10 konu anlatımı · 1 soru
What are we doing?
Terminology
Example 1
Example 2
Exam Like Question 1
Testing Procedure
How to Perform the Test for Means
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Sample Final Problems III
17 soru
Unbiased Estimator 1
Unbiased Estimator 2
Unbiased Estimator 3
Efficient Estimator
C.I. of Mean (Known Variance) 1
C.I. of Mean (Known Variance) 2
C.I. of Mean (Known Variance) 3
C.I. of Mean (Unknown Variance) 1
C.I. of Mean (Unknown Variance) 2
Statistical Hypothesis 1
Statistical Hypothesis 2
Statistical Hypothesis 3
Statistical Hypothesis 4
Statistical Hypothesis 5
Statistical Hypothesis 6
Statistical Hypothesis 7
Statistical Hypothesis 8
Değerlendirmeler
3 öğrenci değerlendirmesi
Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.
Arda Botan Balku
Endüstri Mühendisliği & Ekonomi
her şey iyi fakat bazı konular anlatılmamış
Efe Karakaya
Endüstri Mühendisliği
Ihsan hoca çok iyi anlatıyor
Efe Nevzat Cenger
Bilgisayar Mühendisliği
Paketi Tamamla
🎓 Yeditepe Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
MATH 281 • Midterm
Probability
1499 TL
MATH 281 • Final
Probability
1499 TL