Analisi delle variabili predittive del peso di un neonato e costruzione di un modello per la sua corretta previsione

Nominal prices over years Contains HM Land Registry data © Crown copyright and database right 2021. This data is licensed under the Open Government Licence v3.0

A 5-slide pitch for an n-gram based next-word prediction app, built with R and Shiny, using a Stupid Backoff language model to suggest the next word as you type.

Assignment 6

As of June 27, 2026

Laporan ini membahas fungsi Simulasi Monte Carlo untuk memodelkan ketidakpastian data historis permintaan harian. Simulasi stokastik ini dieksekusi secara komparatif dengan melakukan replikasi sampel jangka panjang yang masif, yaitu sebesar 1.000, 5.000, dan 20.000 hari pengamatan. Berdasarkan hasil pemetaan bilangan acak diskret (skala 1–100) menggunakan batas interval kumulatif, dilakukan analisis kedekatan rata-rata empiris hasil simulasi terhadap nilai ekspektasi teoretisnya sebesar 70.00. Hasil pengujian menunjukkan bahwa peningkatan jumlah replikasi simulasi secara signifikan mereduksi fluktuasi error acak dan meningkatkan kestabilan estimasi. Fenomena konvergensi ini secara empiris membuktikan berlakunya Hukum Bilangan Besar (Law of Large Numbers), sekaligus menegaskan keandalan metode Monte Carlo dalam membantu perencanaan inventori dan pengambilan keputusan berbasis risiko operasional.