MATH 281 • FinalProbability

“cok guzeldi harikaydi canim hocam”

Gülse Neva Yar

Doğrulanmış

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.

1999 TL

Ayda 666 TL, peşin fiyatına 3 taksit

Geçen yıl 113 öğrenci bu dersi aldı
67 soru çözümü
59 konu anlatımı · 10 sa 47 dk
4.7 puan
Aldığın dönem boyunca geçerli

Eğitmenler

Ömer Faruk Altun

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

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

Ders Tanıtımı

Uniform Distribution

Example 1

Example 2

Exponential Distribution

Example 3

Example 4

Normal Distribution

Standard Normal Distribution

Reading Z Table - Option 1

Reading Z Table - Option 2

Example 5

Normal Approximation to Binomial Distribution

Example 6

Gamma Distribution

Example 7

Relation of Gamma Distribution with Others

Probability Mass Function

Ücretsiz

PMF Example

Ücretsiz

Marginal PMF and CDF

Ücretsiz

Expected Value

Variance

Expected Value and Variance Example

Introduction

Marginal PDF and CDF

Expected Value and Variance

Uniform Distribution

Uniform Distribution

Exponential Distribution

Exponential Distribution

Exponential Distribution

Exponential Distribution

Normal Distribution

Ücretsiz

Normal Distribution

Normal Distribution

Normal Distribution

Normal Distribution

Normal Distribution

Normal Distribution

Normal Approximation to Binomial

Normal Approximation to Binomial

Normal Approximation to Binomial

Discrete Joint Probability

Discrete Joint Probability

Discrete Joint Probability

Ücretsiz

Discrete Joint Probability

Discrete Joint Probability

Discrete Joint Probability

Discrete Joint Probability

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Continuous Joint Probability

Chebyshev's Theorem

Example 1

Sample Mean

Sample Variance

Example 2

Introduction

Ücretsiz

Measures of Central Tendancy

Example 1

Measures of Dispersion

Example 2

Example 3

Central Limit Theorem - Z Distribution

Example 1

Example 2

Example 3

Example 4

Example 5

Reading T Table

T distribution

Example 6

Data Analysis

Chebyshev's Theorem

Chebyshev's Theorem

Chebyshev's Theorem

Chebyshev's Theorem

Chebyshev's Theorem

Chebyshev's Theorem

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

Central Limit Theorem

Ücretsiz

T Distribution

T Distribution

T Distribution

T Distribution

T Distribution

Introduction

Unbiased Estimators

Efficient Estimators

Table Values (SADECE Z ve T KISIMLARI DAHİL)

Confidence Interval of Mean (When variance is known)

Example 1

Confidence Interval of Mean (When variance is unknown)

Example 2

Example 3

Testing Procedure

How to Perform the Test for Means

Example 1

Example 2

Example 3

Unbiased and Efficient Estimator

Unbiased and Efficient Estimator

Efficient Estimator

Efficient Estimator

Ücretsiz

Efficent Estimator

Confidence Interval for Mean (sigma known)

Ücretsiz

Confidence Interval for Mean (sigma known)

Confidence Interval for Mean (sigma known)

Confidence Interval for Mean (sigma known)

Ücretsiz

Confidence Interval for Mean (sigma known)

Confidence Interval for Mean (sigma unknown)

Confidence Interval for Mean (sigma unknown)

Confidence Interval for Mean (sigma unknown)

Ücretsiz

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Test for Means

Değerlendirmeler

4.7

11 öğrenci değerlendirmesi

Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.

Ömer Mete Akın

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

10 ay önce

Mükemmel

Arda Botan Balku

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği & Ekonomi

10 ay önce

her şey iyi fakat bazı konular anlatılmamış

Arda Botan Balku

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği & Ekonomi

10 ay önce

güzel

Gülse Neva Yar

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

10 ay önce

cok guzeldi harikaydi canim hocam

Efe Karakaya

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

10 ay önce

Harika anlatım

Efe Karakaya

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

10 ay önce

Ihsan hoca çok iyi anlatıyor

İdil Eylül Özcan

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

10 ay önce

Güzel bir anlatımı var

Efe Yardımcı

Satın aldı

Elektrik-Elektronik Mühendisliği

yaklaşık 1 ay önce

Belinay Akbıyık

Satın aldı

Endüstri Mühendisliği

6 ay önce

Efe Nevzat Cenger

Satın aldı

Bilgisayar Mühendisliği

9 ay önce

İkisini Birlikte Al

🎓 Yeditepe Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.

Probability

MATH 281 • Midterm

Probability

4.7(11)
1699 TL1999 TL%15
Probability

MATH 281 • Final

Probability

4.7(11)
1699 TL1999 TL%15
599 TL indirim
Toplam:3998 TL3399 TL

MATH 281 Final Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Unicourse Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1999 TL
Geçen yıl 113 öğrenci bu dersi aldı