Build your ultimate AI agent
Kurs Açıklaması
Olasılık, rastgele olgular hakkında tahmin yapma bilimidir. Bu derste, yazı-tura örneğini kullanarak rassal değişkenler, dağılımlar ve koşullama kavramlarını öğreneceksin. Ayrıca, rastgele benzetim yoluyla olasılık problemlerini nasıl çözeceğine dair sezgi kazanacaksın. Bu ilkeler, istatistiksel çıkarımı anlamana yardımcı olur ve verilerden sonuç çıkarmak için uygulanabilir.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Binom dağılımı
Rastgele bir olgunun en basit ve en yaygın örneklerinden biri yazı-turadır: belli bir olasılıkla "evet" ya da "hayır" sonucunu veren bir olay. Burada, bir dizi evet/hayır denemesinin davranışını tanımlayan binom dağılımını ve bu davranışı nasıl tahmin edip benzetimle modelleyeceğini öğreneceksin.
- R'de yazı tura atma50 XP
- Yazı tura simülasyonu100 XP
- Binom dağılımdan çekilişleri simüle etme100 XP
- Yoğunluk ve kümülatif yoğunluk50 XP
- Binom yoğunluğunu hesaplama100 XP
- Binomun kümülatif yoğunluğunu hesaplama100 XP
- Deneme sayısını değiştirmek100 XP
- Beklenen değer ve varyans50 XP
- Beklenen değeri hesaplama100 XP
- Varyansı hesaplama100 XP
2
Olasılık yasaları
Bu bölümde, iki olayın birlikte gerçekleşme olasılığı ya da en az birinin gerçekleşme olasılığı gibi birden fazla olasılığı birleştirmeyi ve her birini rastgele benzetimlerle doğrulamayı öğreneceksin. Ayrıca rassal değişkenleri toplamanın ve çarpmanın bazı özelliklerini de göreceksin.
3
Bayes istatistiği
Bayes istatistiği, kanıtlara göre inançlarını güncellemenin matematiksel olarak sağlam bir yöntemidir. Bu bölümde, bir paranın adil mi taraflı mı olduğuna dair sonuçlar çıkarmak için Bayes teoremini uygulamayı ve bunu benzetimlerle desteklemeyi öğreneceksin.
4
İlgili dağılımlar
Şimdiye kadar binom dağılımından bahsettik, ancak bu, bir rassal değişkenin alabileceği pek çok olasılık dağılımından sadece biri. Bu bölümde binomla ilişkili üç dağılımı daha tanıtacağız: normal, Poisson ve geometrik.
R
R ile Olasılığın Temelleri
Kurs
Tamamlandı
