Recently Published
6.7 Perhitungan Kurtosis
Suryadi
2502056060
6.1 - 6.6 Uji Normalitas
Suryadi
2502056060
3.67 - 3.78 Menyajikan data dengan Histogram
Suryadi
2502056060
3.59 - 3.66 Menyajikan data dengan Lingkaran
Suryadi
2502056060
3.48 - 3.58 Menyajikan data dengan Grafik Batang (Bagian Kedua)
Suryadi
2502056060
3.42 - 3.47 Menyajikan data dengan Grafik Batang (Bagian Pertama)
Suryadi
2502056060
3.23 - 3.41 Menyajikan data dengan gambar Grafik Garis
Suryadi
2502056060
3.1 - 3.22 Memplot Data dalam R (Scatter Plot)
Suryadi
2502056060
Análisis econométrico y evaluación de inversión en ExxonMobil (XOM)
Trabajo final de Econometría Financiera. Se analiza el comportamiento de la acción ExxonMobil (XOM) mediante modelos ARIMA, ARIMAX, SARIMAX y GARCH. Se incluyen pruebas estadísticas, evaluación de pronósticos, simulación de Monte Carlo y un ejercicio de inversión con un capital inicial de USD 100.000.
LAPORAN PRAKTIKUM 5
Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan machine learning dalam pengolahan data dan prediksi berdasarkan pola yang terbentuk. Salah satu metode klasifikasi yang banyak digunakan adalah Random Forest, yaitu metode ensemble learning yang menggabungkan sejumlah pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi akhir. Metode ini menggunakan teknik bootstrap sampling dan pemilihan sebagian variabel prediktor pada setiap pemisahan pohon. Menurut Genuer dan Poggi (2020), Random Forest merupakan metode pembelajaran statistik yang fleksibel dan dapat diterapkan pada berbagai permasalahan klasifikasi maupun prediksi.
