Publicación de los ejercicios correspondientes al laboratorio 1.

This document presents a simulation study of discrete and continuous random variables using R. The simulation explores real-world scenarios such as customer arrivals and cashier service times modeled using Poisson and Normal distributions. Through Monte Carlo simulation, randomly generated data are analyzed and visualized to illustrate the behavior of probability distributions and their role in modeling stochastic processes

Analisis ini menggunakan metode regresi logistik biner untuk memodelkan kemungkinan seseorang mengalami diabetes berdasarkan beberapa variabel kesehatan. Variabel yang digunakan dalam model meliputi Glucose, BMI, Age, Pregnancies, dan Blood Pressure sebagai variabel prediktor, dengan Outcome sebagai variabel respon yang menunjukkan status diabetes (0 = tidak diabetes, 1 = diabetes). Analisis yang dilakukan mencakup eksplorasi data, estimasi model regresi logistik, pengujian signifikansi model menggunakan Likelihood Ratio Test, interpretasi koefisien melalui Odds Ratio, serta pengujian kesesuaian model menggunakan Hosmer–Lemeshow Test. Selain itu, performa model juga dievaluasi menggunakan confusion matrix dan ROC curve untuk menilai kemampuan model dalam mengklasifikasikan status diabetes.