P(A∩B) μ,σ² E[X] N(0,1) n! P(A|B) C(n,k) f(x)dx Σxᵢ/n Var(X)
Üniversite Matematik Dersleri
Olasılık ve İstatistik
Olasılık ve İstatistik, rastlantı kavramını matematiksel olarak modellemeyi ve veri analizi yapmayı öğreten temel üniversite dersidir. Kombinatorik ve sayma prensiplerinden başlayarak olasılık teorisi, rastgele değişkenler, olasılık dağılımları ve istatistiksel çıkarım konularını kapsar. Mühendislik, bilgisayar bilimi, ekonomi ve biyomedikal alanlarda karar alma süreçlerinin matematiksel temeli olan bu ders; Calculus-1 bilgisini olasılık modellerine uygulama fırsatı sunar ve İleri Düzey Olasılık, Makine Öğrenmesi gibi derslere zemin hazırlar.
Ders İçeriği
8 konu
Konuİçerik
1Sayma & KombinatorikSaymanın Temel Prensibi, Permütasyon, Kombinasyon, Binom Teoremi, Tekrarlı Seçim
2Olasılık TeorisiÖrnek Uzay ve Olaylar, Olasılık Aksiyomları, Koşullu Olasılık, Bağımsızlık, Bayes Teoremi
3Rastgele DeğişkenlerAyrık ve Sürekli Rastgele Değişken, Olasılık Kütle/Yoğunluk Fonksiyonu, Kümülatif Dağılım Fonksiyonu
4Beklenen Değer & VaryansBeklenen Değer Hesaplama, Varyans ve Standart Sapma, Beklenen Değer ve Varyans Özellikleri, Moment Üreten Fonksiyon
5Ayrık DağılımlarBernoulli, Binom, Geometrik, Negatif Binom, Poisson, Hipergeometrik Dağılımları
6Sürekli DağılımlarDüzgün, Üstel, Gamma, Beta, Normal ve Standart Normal Dağılım, z-tablosu Kullanımı
7Çok Değişkenli DağılımlarBirleşik Dağılım, Marjinal ve Koşullu Dağılım, Kovaryans, Korelasyon, Bağımsız Rastgele Değişkenler
8İstatistiksel ÇıkarımÖrnekleme Teorisi, Merkezi Limit Teoremi, Nokta Tahmini, Güven Aralıkları, Hipotez Testi

BUders Olasılık ve İstatistik Yardımcı Kaynaklar

Olasılık ve İstatistik için hazırlanmış video dersler, interaktif quizler ve geçmiş sınav provaları aşağıdaki bağlantılarda toplanmıştır.

☀ Teneffüs ✍ Eğitim Yazıları ? Sık Sorulan Sorular ⊕ Gizlilik Politikası