Disajikan analisis mendalam mengenai faktor-faktor yang memengaruhi lebar interval kepercayaan 95% dalam estimasi statistik. Melalui visualisasi data, ditunjukkan bahwa peningkatan ukuran sampel (n) secara signifikan meningkatkan presisi dengan mempersempit interval, sementara peningkatan variabilitas (standar deviasi) memberikan efek sebaliknya yaitu memperlebar rentang ketidakpastian. Selain itu, perbandingan antara penggunaan distribusi z dan distribusi t memperlihatkan bahwa ketidaktahuan terhadap standar deviasi populasi menuntut interval yang lebih lebar untuk menjaga keandalan estimasi, terutama pada kondisi sampel kecil.

Disajikan materi statistika inferensia mengenai estimasi distribusi dan parameter model dengan implementasi praktis menggunakan bahasa pemrograman R. Pembahasan mencakup konsep dasar estimasi parameter populasi, teknik penghitungan nilai estimasi, serta penerapan interval kepercayaan (confidence interval) untuk menentukan rentang nilai parameter pada tingkat kepercayaan tertentu. Melalui contoh kode dan analisis data, materi ini mendemonstrasikan cara melakukan evaluasi statistik yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Ditampilkan simulasi sederhana menggunakan variabel diskrit dan kontinu dengan berbagai distribusi.

Project ini menampilkan beberapa dasar pemrograman R untuk simulasi dan pengolahan data. Materi mencakup struktur data (vector, factor, list, dataframe), pembuatan barisan numerik, penggunaan sample() dan set.seed(), serta perhitungan statistik deskriptif.