Projection to Do

La intención de este trabajo es conocer el número de distritos con menor cobertura de los programas sociales hasta diciembre del 2024. Para ello, se trabaja con un dataset obtenido del MIDIS en la Plataforma Nacional de Datos abiertos del Estado Peruano.

Materi ini membahas konsep dasar dan implementasi praktis simulasi variabel random menggunakan pemrograman R. Dimulai dari pengenalan perbedaan variabel random diskrit dan kontinu, publikasi ini memberikan tutorial langkah-demi-langkah dalam membangkitkan data dari berbagai distribusi populer seperti Poisson, Normal, Binomial, dan Eksponensial. Dilengkapi dengan visualisasi histogram untuk memahami karakteristik masing-masing distribusi serta empat studi kasus simulasi untuk memberikan gambaran penerapan di dunia nyata. Studi kasus pertama mengadaptasi penelitian tentang frekuensi klaim asuransi kesehatan menggunakan distribusi Poisson untuk memodelkan jumlah klaim per hari dan menentukan kapasitas layanan perusahaan asuransi. Studi kasus kedua menerapkan distribusi Normal pada pengukuran tinggi badan mahasiswa untuk memahami karakteristik biologis yang terdistribusi secara simetris. Studi kasus ketiga menggunakan distribusi Binomial dalam simulasi jumlah produk cacat dari proses manufaktur untuk keperluan kontrol kualitas.