Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
CPMK
- Mahasiswa mampu memahami pemodelan stokastik dalam sains data
- Mahasiswa mampu memahami simulasi pemodelan stokastik yaitu rantai markov, proses poisson, dan proses Renewal process & Birth-Death
- Mahasiwa mampu memahami tentang simulasi dalam RNG dan RVG serta simulasi monte carlo
- Mahasiswa mampu menerapkan pemodelan stokastik dalam dunia nyata
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Definisi pemodelan stokastik dalam sains data -
Pertemuan 2 Event dan probabilitas -
Pertemuan 3 Definisi proses stokastik -
Pertemuan 4 Definisi rantai markov -
Pertemuan 5 Simulasi discrete-time pada rantai markov -
Pertemuan 6 Simulasi continuous-time pada rantai markov -
Pertemuan 7 Konsep proses poisson dalam pemodelan stokastik -
Pertemuan 8 Ujian Tengah Semester -
Pertemuan 9 Konsep dari renewal process -
Pertemuan 10 Konsep dari renewal process -
Pertemuan 11 Konsep simulasi monte carlo -
Pertemuan 12 Konsep random number generation and sampling -
Pertemuan 13 Konsep pemodelan stokastik teori antrian -
Pertemuan 14 Pemodelan stokastik dalam machine learning probabilistik -
Pertemuan 15 Pemodelan stokastik dalam kehidupan nyata -
Pertemuan 16 Ujian Akhir Semester
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Teori Belajar
Kajian tentang prinsip-prinsip dan cara siswa belajar menurut teori belajar perilaku, teori belajar sosial, teori belajar kognitif, pendekatan konstruktivis, serta pemotivasian siswa untuk belajar; dan
Statistika Inferensial
Pada mata kuliah ini akan dipelajari teori statistik yang mendasari konsep pengambilan keputusan melalui pengujian hipotesis sehingga mahasiswa dapat menguasai konsep distribusi sampling, estimasi parameter
Teori Peluang
Mengaji teori peluang, peubah acak dan distribusi peluang, harapan matematik, beberapa distribusi peluang diskret, dan beberapa distribusi peluang kontinu, serta penerapannya dalam masalah statistik
Copyright © 2025 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved