MATH 281 (Spring 24) • 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.
Konular
Axioms of Probability
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Counting, Combination and Permutations
Introduction to Counting
Combination & Permutation: Intuition
Combination
Permutation 1
Permutation 2
Conditional Probability
Intuition of Conditional Probability
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2
Conditional Probability and Sets
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Total Probability Rule & Bayes' Theorem
Total Probability Rule
Bayes Rule
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Independence
Introduction to Independence
Independence 2
Independence 3
Exam like Question 1
Exam like Question 2
Exam like Question 3
Exam like Question 4
Sample Midterm Part I
Counting 1
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2
Conditional Probability 3
Independence 1
Independence 2
Independence 3
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5
Discrete Random Variables
Probability Mass Functions
Expected Value
PMF Tables
Exam Like Question 1
Exam Like Question 2
Deriving New Variables From Old Ones
Variance
Exam Like Question 3
Exam Like Question 4
Expected Value and Variance Arithmetic
Cumulative Distribution Function
Exam Like Question 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
Geometric Distribution Part 1
Geometric Distribution Part 2
Example 8
Example 9
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
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
Geometric Distribution 1
Geometric Distribution 2
Geometric Distribution 3
Eğitmenler
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.
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
899 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