R Uygulamalarıyla Olasılık ve Olasılık Dağılımları — Özlem Gürünlü Alma

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir Tanıtım Bülteninden

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir Tanıtım Bülteninden

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir

Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir

Özlem Gürünlü Alma tarafından kaleme alınan R Uygulamalarıyla Olasılık ve Olasılık Dağılımları Nobel Akademik Yayıncılık eseri olarak okurlarla buluşuyor R Uygulamalarıyla Olasılık ve Olasılık Dağılımları Özlem Gürünlü Alma Kitap Özeti Olasılık dersinin okutulduğu tüm bölümler için hem ders hem de yardımcı kitap olabilecek şekilde sunulan bu eserde her bölüm önce teorik olarak daha sonrada çözümlü örneklerle anlatılmış olup olasılık kavramlarının daha iyi anlaşılması ve uygulanabilmesi için her bölüm R programı örnekleriyle gösterilmiştir Kitapta kümeler ve kümeler teorisinin temel kavramları örneklem uzayının oluşturulması koşullu olasılık bağımsızlık Bayes teoremi konuları rastgele değişken kavramı kesikli ve sürekli rastgele değişkenin özellikleri olasılık fonksiyonu olasılık yoğunluk fonksiyonu birikimli dağılım fonksiyonları rastgele değişkenin tek boyutlu iki boyutlu ve çok boyutlu olduğu durumlar ele alınmıştır Aynı zamanda rastgele değişkenlerin bağımsızlığı koşullu olasılık fonksiyonları kantiller olasılık dağılımlarına ait bilgi içeren ve ana kitle özelliklerini gösteren beklenen değer varyans momentler ve moment üreten fonksiyonlar kovaryans korelasyon karakteristik fonksiyon faktöriyel moment çıkaran fonksiyon Markov Chebyshev Cauchy Schwartz eşitsizlikleri ve Merkezi limit teoremi konuları çözümlü alıştırmalar ve R program uygulamalarıyla anlatılmıştır Olasılık teorisinde yaygın olarak kullanılan bazı kesikli ve sürekli dağılımlar Bernoulli Binom Çok terimli Geometrik Negatif Binom Hipergeometrik Genelleştirilmiş Hipergeometrik Poisson Kesikli Düzgün Sürekli düzgün Normal Standart Normal İki Değişkenli Normal Log Normal Üstel Gamma Beta ve Cauchy dağılımları incelenmiştir Bu dağılımlara sahip rastgele değişkenin olasılık ve dağılım fonksiyonları dağılımın şekli beklenen değer moment ve moment üretici fonksiyonları elde edilişi dağılımlara ait özelliklere ilişkin örnekler ve R program uygulamalarına yer verilmiştir Yayınevi Nobel Akademik Yayıncılık Yazar Özlem Gürünlü Alma Sayfa 796 Sayfa Kağıt 2 Hamur Boyut 16 50x24 00 cm Basım Yılı Ekim 2023 Barkod 9786253975029 Kategori Matematik