# 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

Ders Tanıtımı

Axioms of Probability 1

Axioms of Probability 2

Axioms of Probability 3

Axioms of Probability 4

Introduction to Counting

Combination & Permutation: Intuition

Combination

Permutation 1

Permutation 2

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

Ücretsiz

Bayes Rule

Exam like Question 1

Exam like Question 2

Exam like Question 3

Introduction to Independence

Independence 2

Independence 3

Exam like Question 1

Exam like Question 2

Exam like Question 3

Exam like Question 4

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

Ücretsiz

Bayes' Rule 3

Ücretsiz

Bayes' Rule 4

Bayes' Rule 5

Probability Mass Functions

Ücretsiz

Expected Value

PMF Tables

Exam Like Question 1

Exam Like Question 2

Deriving New Variables From Old Ones

Variance

Exam Like Question 3

Ücretsiz

Exam Like Question 4

Ücretsiz

Expected Value and Variance Arithmetic

Cumulative Distribution Function

Exam Like Question 5

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

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

Ücretsiz

Poisson Distribution 3

Ücretsiz

Binomial Distribution 1

Binomial Distribution 2

Binomial Distribution 3

Binomial Distribution 4

Poisson Approximation to Binomial 1

Ücretsiz

Poisson Approximation to Binomial

Geometric Distribution 1

Geometric Distribution 2

Geometric Distribution 3

## Eğitmenler

Ömer 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.

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.

899 TL
Hemen Al