Presentation for the R beginners workshop for the FLMS conference (09/01/2026)

These are the math problems of the day for 6/29/26.

Menyajikan simulasi metode bootstrap menggunakan bahasa pemrograman R. Sebanyak 1000 data dibangkitkan dari distribusi normal dengan rata-rata 30 dan simpangan baku 2,5. Selanjutnya dilakukan proses bootstrap resampling sebanyak 50 kali untuk memperoleh distribusi rata-rata sampel. Hasil simulasi dievaluasi menggunakan statistik deskriptif dan divisualisasikan melalui histogram untuk membandingkan distribusi data asli dengan distribusi rata-rata bootstrap. Simulasi ini bertujuan untuk memahami konsep bootstrap serta bagaimana metode tersebut digunakan untuk mengestimasi distribusi statistik sampel.

Berisi simulasi menggunakan bahasa pemrograman R untuk menganalisis pengaruh ukuran sampel (n), standar deviasi populasi (σ), serta kondisi standar deviasi populasi diketahui dan tidak diketahui terhadap lebar interval kepercayaan 95%. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan data acak menggunakan fungsi rnorm(), kemudian menghitung interval kepercayaan menggunakan distribusi Z (σ diketahui) dan distribusi t (σ tidak diketahui). Hasil simulasi digunakan untuk membandingkan perubahan lebar interval kepercayaan pada berbagai kombinasi ukuran sampel dan standar deviasi, sehingga dapat memberikan pemahaman mengenai faktor-faktor yang memengaruhi tingkat presisi suatu estimasi.

This document presents a fully reproducible, multi-algorithm species distribution model (SDM) for Rhampholeon chapmanorum (Chapman's Pygmy Chameleon), a Critically Endangered reptile endemic to the shrinking lowland rainforests of southern Malawi, with an estimated population decline of ~80% since the 1980s. The analysis was implemented in R using the tidysdm package (Leonardi et al., 2024) and covers the complete modelling workflow: GBIF occurrence data acquisition and coordinate cleaning, bias-corrected pseudo-absence and background sampling, WorldClim 2.1 bioclimatic variable extraction, collinearity screening, spatial block cross-validation (5-fold), ensemble modelling across four algorithms (GLM, Random Forest, Gradient Boosted Trees, MaxEnt), and present-day habitat suitability projection under the ACCESS-CM2 SSP2-4.5 (2041–2060) climate scenario. All methodological decisions are explained with reference to the primary SDM literature. Produced by Luther Mwalyambwile.