1: Kümülatif Dağılım Fonksiyonu – CDF'yi ve olasılıktaki temel rolünü tanıtır.
2: Cauchy Dağılımı – Bu temel olasılık dağılımını ve uygulamalarını inceler.
3: Beklenen Değer – İstatistiksel süreçlerde beklenen sonuçlar kavramını tartışır.
4: Rastgele Değişken – Olasılıksal modellerde rastgele değişkenlerin rolünü inceler.
5: Bağımsızlık (Olasılık Teorisi) – Bağımsız olayları ve bunların önemini analiz eder.
6: Merkezi Limit Teoremi – Bu temel teoremin veri yaklaşımı üzerindeki etkisini ayrıntılı olarak açıklar.
7: Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu – PDF'yi ve sürekli dağılımlara olan bağlantısını ana hatlarıyla belirtir.
8: Rastgele Değişkenlerin Yakınsaması – Yakınsama türlerini ve robotikteki önemlerini açıklar.
9: MomentGenerating Fonksiyonu – Dağılım özelliklerini özetleyen fonksiyonları kapsar.
10: ProbabilityGenerating Fonksiyonu – Olasılıktaki üretme fonksiyonlarını tanıtır.
11: Koşullu Beklenti – Belirli bilinen koşullar verildiğinde beklenen değerleri inceler.
12: Ortak Olasılık Dağılımı – Birden fazla rastgele olayın olasılığını açıklar.
13: Lévy Dağılımı – Bu dağılımı ve robotikteki önemini araştırır.
14: Yenileme Teorisi – Robotikte tekrarlayan olayların modellenmesinde kritik olan teoriyi inceler.
15: Dynkin Sistemi – Bu sistemin olasılık yapısındaki rolünü tartışır.
16: Ampirik Dağılım Fonksiyonu – Verilere dayalı dağılımı tahmin etmeye bakar.
17: Karakteristik Fonksiyon – Dağılım özelliklerini yakalayan fonksiyonları analiz eder.
18: PiSystem – Olasılık ölçüleri oluşturmak için pisystemleri inceler.
19: Olasılık İntegral Dönüşümü – Rastgele değişkenlerin dönüşümünü tanıtır.
20: Rastgele Değişkenlerin Yakınsaklığının Kanıtları – Robotik güvenilirliği için gerekli kanıtları sağlar.
21: Olasılık Dağılımlarının Evrişimi – Robotikte dağılımların birleştirilmesini inceler.
1: Kümülatif Dağılım Fonksiyonu – CDF'yi ve olasılıktaki temel rolünü tanıtır.
2: Cauchy Dağılımı – Bu temel olasılık dağılımını ve uygulamalarını inceler.
3: Beklenen Değer – İstatistiksel süreçlerde beklenen sonuçlar kavramını tartışır.
4: Rastgele Değişken – Olasılıksal modellerde rastgele değişkenlerin rolünü inceler.
5: Bağımsızlık (Olasılık Teorisi) – Bağımsız olayları ve bunların önemini analiz eder.
6: Merkezi Limit Teoremi – Bu temel teoremin veri yaklaşımı üzerindeki etkisini ayrıntılı olarak açıklar.
7: Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu – PDF'yi ve sürekli dağılımlara olan bağlantısını ana hatlarıyla belirtir.
8: Rastgele Değişkenlerin Yakınsaması – Yakınsama türlerini ve robotikteki önemlerini açıklar.
9: MomentGenerating Fonksiyonu – Dağılım özelliklerini özetleyen fonksiyonları kapsar.
10: ProbabilityGenerating Fonksiyonu – Olasılıktaki üretme fonksiyonlarını tanıtır.
11: Koşullu Beklenti – Belirli bilinen koşullar verildiğinde beklenen değerleri inceler.
12: Ortak Olasılık Dağılımı – Birden fazla rastgele olayın olasılığını açıklar.
13: Lévy Dağılımı – Bu dağılımı ve robotikteki önemini araştırır.
14: Yenileme Teorisi – Robotikte tekrarlayan olayların modellenmesinde kritik olan teoriyi inceler.
15: Dynkin Sistemi – Bu sistemin olasılık yapısındaki rolünü tartışır.
16: Ampirik Dağılım Fonksiyonu – Verilere dayalı dağılımı tahmin etmeye bakar.
17: Karakteristik Fonksiyon – Dağılım özelliklerini yakalayan fonksiyonları analiz eder.
18: PiSystem – Olasılık ölçüleri oluşturmak için pisystemleri inceler.
19: Olasılık İntegral Dönüşümü – Rastgele değişkenlerin dönüşümünü tanıtır.
20: Rastgele Değişkenlerin Yakınsaklığının Kanıtları – Robotik güvenilirliği için gerekli kanıtları sağlar.
21: Olasılık Dağılımlarının Evrişimi – Robotikte dağılımların birleştirilmesini inceler.
Toplamsal Dagilim Fonksiyonu: Robotikte Olasiliksal Modellemeye Matematiksel Bir Yaklasim
422
Toplamsal Dagilim Fonksiyonu: Robotikte Olasiliksal Modellemeye Matematiksel Bir Yaklasim
422
Product Details
| BN ID: | 2940180971531 |
|---|---|
| Publisher: | Bir Milyar Bilgili [Turkish] |
| Publication date: | 12/18/2024 |
| Series: | Robotik Bilimi [Turkish] , #31 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 422 |
| File size: | 2 MB |
| Language: | Turkish |