Simulasi ini menunjukkan bahwa ukuran sampel yang lebih besar mempersempit interval kepercayaan, meningkatkan presisi estimasi. Sebaliknya, variabilitas data yang lebih tinggi memperlebar interval, menandakan ketidakpastian lebih besar. Jika standar deviasi populasi tidak diketahui, interval cenderung lebih lebar, terutama pada sampel kecil.

Dokumen ini membahas Estimasi Distribusi dan Parameter Model dengan menerapkan Teorema Limit Pusat (CLT) melalui simulasi dalam R. Simulasi dilakukan dengan mengambil sampel dari berbagai distribusi (geometrik, eksponensial, seragam, dan normal) menggunakan ukuran sampel yang berbeda. Tujuannya adalah untuk melihat bagaimana rata-rata sampel mendekati distribusi normal seiring bertambahnya ukuran sampel. Hasil simulasi divisualisasikan menggunakan histogram, yang menunjukkan bahwa semakin besar ukuran sampel, semakin dekat distribusi rata-rata sampelnya dengan distribusi normal, serta bagaimana estimasi parameter berubah sesuai dengan jumlah sampel yang digunakan.

Dalam laporan ini, dilakukan eksplorasi dan analisis data menggunakan berbagai teknik statistik dan visualisasi pada beberapa dataset yang sering digunakan dalam R, seperti airquality, mtcars, dan iris. Analisis mencakup pembuatan statistik deskriptif, visualisasi seperti scatter plot, bar chart, dan boxplot, serta uji Chi-Square untuk menguji independensi variabel. Selain itu, dilakukan analisis regresi linier untuk mengevaluasi hubungan antara variabel. Hasil analisis memberikan wawasan tentang hubungan antar variabel dan keterkaitan antar data, serta interpretasi model yang dihasilkan. Laporan ini bertujuan untuk menunjukkan penerapan berbagai teknik statistik dasar di R, yang cocok bagi pembaca yang tertarik mempelajari analisis data dengan menggunakan R.

Laporan ini mencakup analisis statistik pada dataset mtcars dan iris, yang meliputi perhitungan statistik deskriptif (mean, median, dan standar deviasi) untuk variabel mpg, serta visualisasi data melalui boxplot dan histogram. Uji ANOVA dilakukan untuk menguji perbedaan panjang sepal antar spesies pada dataset iris, sementara uji t digunakan untuk membandingkan panjang petal antara spesies setosa dan versicolor. Selain itu, model regresi linear sederhana dibangun untuk melihat hubungan antara berat mobil dan efisiensi bahan bakar pada dataset mtcars.

Analisis ini mengeksplorasi pengeluaran rumah tangga berdasarkan gender menggunakan data dari 40 individu. Dataset mencakup pengeluaran dalam kategori housing, food, goods, dan services. Visualisasi menggunakan ggplot2 dan dplyr di R menunjukkan perbandingan pengeluaran total antara pria dan wanita serta hubungan antara total pengeluaran dan pengeluaran di masing-masing kategori. Hasil analisis mengungkap variasi signifikan dalam pengeluaran total, dengan pria mengeluarkan lebih banyak dibandingkan wanita, terutama dalam kategori goods dan services. Temuan ini memberikan wawasan penting tentang pola pengeluaran yang dapat digunakan untuk memahami perilaku konsumen.

Analisis sosio-demografis dilakukan terhadap sepuluh negara bagian di Amerika Serikat menggunakan tujuh variabel: populasi, pendapatan per kapita, tingkat buta huruf, harapan hidup, tingkat pembunuhan, persentase lulusan sekolah menengah, dan jumlah hari beku. Publikasi ini menyajikan scatterplot matrix untuk menggambarkan hubungan antarvariabel, serta visualisasi yang menunjukkan keterkaitan antara harapan hidup dan tingkat pembunuhan, dengan pendapatan sebagai variabel kondisi. Hasil analisis ini memberikan wawasan mengenai dampak sosio-ekonomi terhadap kualitas hidup dan keamanan di masing-masing negara bagian.

Dalam analisis ini, saya menggunakan boxplot untuk memvisualisasikan tingkat mortalitas bunuh diri laki-laki berdasarkan kelompok umur (A25-34, A35-44, A45-54, A55-64, A65-74) di berbagai negara. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengidentifikasi pola dan perbedaan tingkat bunuh diri di setiap kelompok umur. Visualisasi ini membantu dalam memahami isu kesehatan mental dan dapat menjadi dasar untuk merancang intervensi yang lebih efektif dalam pencegahan bunuh diri.

Dalam bab ini, kita akan melakukan praktik pengolahan data menggunakan R dengan fokus pada pembuatan dan manipulasi vektor serta data frame. Pertama, kita akan membuat vektor untuk judul, tahun rilis, dan durasi lima film terbaik dari American Film Institute, serta menghitung durasi film dalam jam. Selanjutnya, kita akan menggabungkan informasi tersebut ke dalam data frame MovieInfo. Kemudian, kita akan menganalisis permainan dari LucasArts dengan membuat vektor untuk judul, tahun rilis, dan peringkatnya, serta menghitung tahun rilis setelah pendirian perusahaan. Semua data ini akan disusun dalam data frame AdventureGames. Latihan ini bertujuan untuk memperkuat pemahaman dalam pengolahan dan analisis data di R.

Tutorial ini akan mengajarkan cara mengambil dan mengolah data menggunakan R. Kita akan bekerja dengan tiga data frame: Colleges, yang berisi informasi universitas; Countries, yang menampilkan data populasi dan ekonomi negara; dan Olympics, yang mencakup data penyelenggaraan Olimpiade. Setiap bagian mencakup contoh kode untuk memilih data berdasarkan kriteria tertentu, seperti memilih entri, mengambil sampel, dan menganalisis nilai. Tujuan dari praktik ini adalah untuk memahami dasar-dasar pengelolaan data dengan R.

Ulangan Tengah Semester Analisis Data Eksploratif Dalam Membangkitkan Data

cara membangkitkan data pada Rstudio