Data yang digunakan dalam analisis ini merupakan data sekunder berupa jumlah penderita campak klinis bulanan di Kota Surabaya periode Januari 2012 hingga Desember 2017 dengan total 72 observasi. Data diperoleh dari penelitian Indrayatna (2019) yang dipublikasikan dalam Jurnal Keperawatan Muhammadiyah dan digunakan dalam laporan ini sebagai studi replikasi untuk tujuan pembelajaran. Variabel yang dianalisis adalah jumlah penderita campak klinis (orang) yang disusun dalam bentuk data deret waktu (time series) dan dimodelkan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).

Our new Shiny application provides: - Instant Predictions: Get MPG results as you move a slider. - Data-Driven Accuracy: Based on the industry-standard mtcars dataset. - Ease of Use: No technical knowledge required.

"Primer cuaderno técnico de la serie 'Statistics in R-Modus Paraguayensis'. Presenta una propuesta de análisis de un índice hipotético, mediante estadística descriptiva para datos agrupados en R, con énfasis en la interpretación de la morfología de datos (asimetría y curtosis)."

This project develops a machine learning model to classify the quality of unilateral dumbbell biceps curls based on accelerometer data. Using a dataset of 19,622 observations, we compared classification approaches and found that a Random Forest model provided the highest predictive accuracy (>99%). This report details the data preprocessing steps, feature selection rationale, and model validation results.

Jasper December 2025 update

Creator Economy 2026_01_10

Report from an analysis of large z statistics in Mertens et al. (2022)