Salah satu metode yang efektif untuk menganalisis data runtun waktu adalah metode ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Metode ini dikenal karena kemampuannya dalam menangkap pola-pola musiman dan non-musiman pada data runtun waktu, sehingga dapat menghasilkan model prediktif yang andal. Dengan mengkombinasikan komponen autoregressive, integrasi, dan moving average, ARIMA mampu mengidentifikasi dan menghilangkan tren atau fluktuasi acak dalam data sehingga menghasilkan prediksi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data runtun waktu tingkat inflasi bulanan di Indonesia dalam periode Januari 2010 hingga Desember 2014 menggunakan metode ARIMA. Dengan model yang dihasilkan, penelitian ini akan memprediksi tingkat inflasi untuk 12 bulan ke depan, yang dapat menjadi acuan bagi pembuat kebijakan moneter dalam merancang strategi pengendalian inflasi. Selain itu, hasil penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam literatur akademik terkait penggunaan metode ARIMA untuk analisis dan prediksi inflasi

MANOVA package

Lishqiniki

As the owner of BBQ2GO, I want to evaluate the effectiveness of advertising expenditures across three channels: social media, direct mail, and newspapers. Using Multiple Linear Regression (MLR), I aim to quantify the impact of each advertising medium on sales, identify areas for budget optimization, and address potential issues like multicollinearity. By leveraging R for data analysis, I develop a reproducible framework that integrates data cleaning, model fitting, and advanced metrics. This analysis provides actionable insights into advertising strategies while highlighting the utility of MLR in business decision-making.

Bagi investor, memprediksi pergerakan harga saham adalah elemen kunci dalam pengambilan keputusan investasi. Prediksi yang akurat dapat membantu mengurangi risiko sekaligus memaksimalkan potensi keuntungan. Salah satu metode statistik yang sering digunakan untuk memodelkan dan memprediksi data deret waktu, seperti harga saham, adalah ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average). Dengan menggunakan data historis, metode ini mampu mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk memperkirakan pergerakan harga saham Microsoft dalam periode mendatang.

first graphics assignment, created a customized scatterplot and a bargraph based on USA arrest data

Se realiza una analisis de costos de importación de azucar origenn Brasil, con base en la Data pública d elos registros de importación reportados por la DIAN.