On yıl önce üniversitede bölümümde okurken, öğretmenlerin bize nasıl yapılacağını öğretmediğini hatırlıyorum. Birçok kelime aniden yabancı bir his veriyor, sanki birkaç dersi de kaçırmamışım gibi.

Sadece bir matematik temeli içinde küçük bir olasılık teorisi, oldukça profesyonel bir şekilde ifade ediliyor.

Ne kadar havalı!

Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları: Ayrık (örneğin, ikili dağılım) ve sürekli (örneğin, normal dağılım) rastgele değişkenlerin olasılık dağılımı özelliklerini kavrayın 12
Olasılık Hesaplama: Koşulsuz Olasılık, Koşullu Olasılık, Birleşik Olasılık hesaplama yöntemleri (örneğin, Tam Olasılık Formülü, Bayes Formülü) 23
Rastgele Olay İlişkisi: Karşıt Olaylar, Bağımsız Olaylar, Koşullu Bağımsızlık Tanımları ve Uygulamaları 34
İstatistik ve Dağılım
Yaygın dağılımlar: Normal dağılım, log-normal dağılım, binom dağılımı, Poisson dağılımı gibi özellikler ve parametre hesaplamaları 13
İstatistiksel göstergeler: ortalama, medyan, varyans, standart sapma, çarpıklık ve basıklık gibi kavramlar ve uygulamaları 13
Birleşik Dağılım: Marjinal Dağılım, Koşullu Dağılımın Hesaplama Yöntemleri ve Bağımsızlık Testi 3
İleri Düzey Uygulama
Risk Modellemesi: İkili ağaç modeli, Monte Carlo simülasyonu gibi araçların finansal riskin nicelleştirilmesindeki uygulamalarını kavrama 15
Matematik Araçları: Olasılık modelindeki temel uygulamalar için lineer cebir (örneğin matris işlemleri), kalkülüs (birinci türev hesaplama) 15
Sınavlarda genellikle finansal senaryolarla birlikte olasılık modelinin pratik uygulamaları test edilmektedir; örneğin varlık getirisi dalgalanma analizi, kredi riski değerlendirmesi gibi. Yukarıda belirtilen temel kavramlar ve hesaplama yöntemleri üzerinde özellikle durulmalı ve bunların finansal alandaki anlamı anlaşılmalıdır.
FRM sınav ağı
Klasik Soru Açıklaması
Olasılık hesaplama ve basit uygulamaları

#BTC# otuzlu yaşlardaki bir kişi tarafından geliyor.