Penerapan teknik resampling Bootstrap untuk mengestimasi confidence interval pada model regresi tanpa bergantung pada asumsi normalitas residual. Analisis perbandingan performa estimasi koefisien slope antara metode eliminasi missing value (Data Lengkap), Mean Imputation dengan Bootstrap, dan Multiple Imputation (MICE).

Analisis yang dilakukan mencakup simulasi pembangkitan data acak menggunakan model ARIMA(1,1,1), pengujian kestasioneran data dengan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF), serta komparasi pemilihan model terbaik. Fokus utama dari dokumen ini adalah membandingkan akurasi estimasi antara fungsi pencarian otomatis auto.arima() dengan evaluasi manual berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil.

Berisi membangkitkan data pemintaan dan frekuensi serta melakukan prediksi permintaan untuk hari-hari kedepan. Selain itu, menganalisis pengaruh jumlah simulasi terhadap keakuratan hasil estimasi Monte Carlo terhadap nilai ekspektasi teoritis.

Penerapan algoritma EM pada penentuan kemungkinan 2 buah koin yang dilempar

Estimasi dalam statistika adalah proses untuk menentukan rentang nilai (selang kepercayaan) yang mungkin dari parameter populasi berdasarkan data sampel. Selang kepercayaan dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti, ukuran sampel, variabilitas data, dan tingkat kepercayaan.

Teorema Limit Pusat, Ketakbiasan Penduga Parameter, dan Selang Kepercayaan

Simulasi Variabel Random pada Distribusi Diskrit dan Kontinu

Latihan Dasar-Dasar R untuk Simulasi