MATH 281 • Midterm • 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 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.
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
Counting
14 konu anlatımı
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
Axioms of Probability
11 konu anlatımı
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
Conditional Probability, Bayes' Rule and Independence
12 konu anlatımı
Conditioning Events
Total Probability Rule
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Bayes' Rule
Bayes' Rule Example 1
Bayes' Rule Example 2
Independence
Independence Example 1
Independence Example 2
Sample Midterm Problems I
26 soru
Counting 1 - Product Rule
Counting 2 - Product Rule
Counting 3 - Product Rule
Counting 4 - Product Rule
Counting 5 - Permutations
Counting 6 - Permutations
Counting 7 - Permutations
Counting 8 - Permutations
Counting 9 - Permutations
Counting 10 - Permutations
Counting 11 - Circular Permutation
Counting 12 - Repeated Permutation
Counting 13 - Combinations
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Conditional Probability and Independence 1
Conditional Probability and Independence 2
Conditional Probability and Independence 3
Conditional Probability and Independence 4
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5
Discrete Random Variables
12 konu anlatımı
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
Special Discrete Distributions
18 konu anlatımı
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
Geometric Distribution Part 1
Geometric Distribution Part 2
Example 8
Example 9
Sample Midterm Problems II
20 soru
Discrete Random Variables 1
Discrete Random Variables 2
Discrete Random Variables 3
Discrete Random Variables 4
Discrete Random Variables 5
Discrete Random Variables 6
Discrete Random Variables 7
Discrete Random Variables 8
Poisson Distribution 1
Poisson Distribution 2
Poisson Distribution 3
Binomial Distribution 1
Binomial Distribution 2
Binomial Distribution 3
Binomial Distribution 4
Poisson Approximation to Binomial 1
Poisson Approximation to Binomial 2
Geometric Distribution 1
Geometric Distribution 2
Geometric Distribution 3
Continuous Random Variables
9 konu anlatımı
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
Special Continuous Probability Distributions: Continuous Uniform Distribution
3 konu anlatımı
Uniform Distribution
Example 1
Example 2
Sample Midterm Problems III
9 soru
Continuous Random Variables 1
Continuous Random Variables 2
Continuous Random Variables 3
Continuous Random Variables 4
Continuous Random Variables 5
Continuous Random Variables 6
Uniform Distribution 1
Uniform Distribution 2
Uniform Distribution 3
Değerlendirmeler
7 öğrenci değerlendirmesi
Değerlendirme yapmak için bu derse sahip olman gerekiyor.
Ömer Mete Akın
Endüstri Mühendisliği
Mükemmel
Arda Botan Balku
Endüstri Mühendisliği & Ekonomi
güzel
Gülse Neva Yar
Endüstri Mühendisliği
cok guzeldi harikaydi canim hocam
Efe Karakaya
Endüstri Mühendisliği
Harika anlatım
İdil Eylül Özcan
Endüstri Mühendisliği
Güzel bir anlatımı var
Belinay Akbıyık
Endüstri Mühendisliği
Kutay Güleş
Endüstri Mühendisliği
Paketi Tamamla
🎓 Yeditepe Üniversitesi öğrencilerinin %92'si tüm paketi alarak çalışıyor.
MATH 281 • Midterm
Probability
1499 TL
MATH 281 • Final
Probability
1499 TL