Nama : Ahmad Fadhli Dzilikrom Nim : 220605110078 kelas : A Mata kuliah : Linear Algebra Dosen pengampuh : Prof. Dr. Muhammad Suhartono, M.Kom Jurusan : Teknik Informatika Fakultas : Sains dan Teknologi Universitas : Maulana Malik Ibrahim Malang — Dalam pemrograman R, kita dapat menghitung kepadatan kumulatif Poisson (Cumulative Poisson Density) menggunakan fungsi bawaan ppois(). Distribusi Poisson digunakan untuk memodelkan peristiwa yang terjadi secara acak dalam suatu interval waktu atau ruang dengan tingkat kejadian yang tetap. Fungsi ppois() mengambil argumen berupa jumlah kejadian yang ingin dievaluasi, serta tingkat kejadian atau lambda dari distribusi Poisson, dan mengembalikan nilai probabilitas kumulatif bahwa jumlah kejadian kurang dari atau sama dengan jumlah yang diberikan. Dengan menggunakan fungsi ini, kita dapat menghitung probabilitas kumulatif dari distribusi Poisson dan menggambarkan perilaku distribusi tersebut. —-

x <- seq(-10, 10, by = 1)
  
y <- ppois(x, lambda = 5)
y
##  [1] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
##  [7] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.006737947 0.040427682
## [13] 0.124652019 0.265025915 0.440493285 0.615960655 0.762183463 0.866628326
## [19] 0.931906365 0.968171943 0.986304731

Dalam pemrograman R, kita dapat menghitung kepadatan Poisson (Poisson Density) menggunakan fungsi bawaan dpois(). Distribusi Poisson digunakan untuk memodelkan peristiwa yang terjadi secara acak dalam suatu interval waktu atau ruang dengan tingkat kejadian yang tetap. Fungsi dpois() mengambil argumen berupa jumlah kejadian yang ingin dievaluasi, serta tingkat kejadian atau lambda dari distribusi Poisson, dan mengembalikan nilai kepadatan probabilitas untuk jumlah kejadian tersebut. Dengan menggunakan fungsi ini, kita dapat menghitung nilai kepadatan dari distribusi Poisson pada titik-titik tertentu dan memahami distribusi kejadian yang dihasilkan.

x <- seq(1, 20, by = 1)
  
y <- ppois(x, lambda = 10)
  
plot(y)

menghasilkan sampel acak dari kepadatan Poisson (Randomly Drawn Poisson Density) menggunakan fungsi bawaan rpois(). Distribusi Poisson digunakan untuk memodelkan peristiwa yang terjadi secara acak dalam suatu interval waktu atau ruang dengan tingkat kejadian yang tetap. Fungsi rpois() mengambil argumen berupa jumlah sampel yang ingin dihasilkan dan tingkat kejadian atau lambda dari distribusi Poisson, dan menghasilkan sampel acak berdasarkan distribusi tersebut. Dengan menggunakan fungsi ini, kita dapat menghasilkan sampel acak dari distribusi Poisson yang menggambarkan variasi kejadian yang mungkin terjadi dalam suatu interval waktu atau ruang.

x <- seq(-10, 10, by = 1)
 
y <- dpois(x, lambda = 5)
y
##  [1] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
##  [7] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.006737947 0.033689735
## [13] 0.084224337 0.140373896 0.175467370 0.175467370 0.146222808 0.104444863
## [19] 0.065278039 0.036265577 0.018132789
x <- seq(-10, 20, by = 1)
 
y <- dpois(x, lambda = 15)
 
plot(y)

set.seed(1000)
  
N <- 20
  
y <- rpois(N, lambda = 5)
y
##  [1] 4 6 2 6 5 2 6 5 3 3 4 6 4 7 7 2 5 6 2 5
set.seed(1000)
  
N <- 100
  
y <- rpois(N, lambda = 15)
  
plot(y)