Olasılık & İstatistik · Çok Değişkenli

Kesikli Ortak (Joint)
Olasılık Dağılımı

13 video p(x,y) · Marjinal · Kovaryans Discrete Joint Probability Distributions 🎓 Üniversite düzeyi
① Temel Kavramlar ② İleri Konular ③ Örnek Sorular
① Temel Kavramlar
01
Ortak Olasılık Dağılımı Nedir?
Joint Probability Distributions — p(x,y) = P(X=x, Y=y)
▶ İzle
02
Kesikli Ortak Olasılık Dağılımı
Discrete Joint PMF · Σ p(x,y) = 1
▶ İzle
03
Kesikli Marjinal Olasılık Dağılımı
Marginal PMF — p_X(x) = Σ_y p(x,y)
▶ İzle
04
Kesikli Rastgele Değişkenlerin Bağımsızlığı
p(x,y) = p_X(x) · p_Y(y) koşulu
▶ İzle
② İleri Konular — Korelasyon, Kovaryans, Koşullu
05
Korelasyon Hesaplama
ρ = Cov(X,Y) / (σ_X · σ_Y)
▶ İzle
06
Kovaryans Hesaplama
Cov(X,Y) = E[XY] − E[X]·E[Y]
▶ İzle
07
Koşullu Olasılık Hesaplama
p(x|y) = p(x,y) / p_Y(y)
▶ İzle
08
Koşullu Olasılık Dağılımını Bulma
Joint → Conditional PMF dönüşümü
▶ İzle
09
Koşullu Beklenen Değer Hesaplama
Conditional Expectation — E[X|Y=y]
▶ İzle
③ Örnek Sorular
J1
Kesikli Ortak Dağılım — Soru 1
▶ İzle
J2
Kesikli Ortak Dağılım — Soru 2
▶ İzle
J3
Kesikli Ortak Dağılım — Soru 3
▶ İzle
J4
Kesikli Ortak Dağılım — Soru 4
▶ İzle
⊞  Matematik Araçları 🔮  Matematiğin Gizemleri ☀  Teneffüs ✍  Eğitim Yazıları ?  Sık Sorulan Sorular ⊕  Gizlilik Politikası