Praktikum 3

# 1.
#Simulasi Distribusi diskrit (Geometrik)
# Simulasi 1000 data dari distribusi Geometrik
set.seed(123)
n <- 1000
p <- 0.3
geo_data <- rgeom(n, prob = p)

# Plot histogram
hist(geo_data,
     breaks = 20,
     main = "Histogram Distribusi Geometrik",
     xlab = "Jumlah Kegagalan sebelum Sukses Pertama",
     col = "pink")

#Simulasi Distribusi Kontinu (Gamma)
# Simulasi 1000 variabel random dari distribusi Gamma
n <- 1000
shape <- 2
rate <- 0.5
gamma_data <- rgamma(n, shape = shape, rate = rate)

# Plot histogram
hist(gamma_data,
     breaks = 30,
     main = "Histogram Distribusi Gamma",
     xlab = "Nilai",
     col = "lightblue")

# 2.
# Studi Kasus
#Simulasi kedatangan truk ke pabrik gula 1 bulan
set.seed(9)
n_days <- 30
lambda_truk <- 100
truk_data <- rpois(n_days, lambda_truk)
truk_data

##  [1]  92  92  97 124  76  99  97  99 105 118  91 112 111 115 106 105  90 109  93
## [20] 100 112 113 106  89  96  93 100  89 109  88

# 1. Rata-rata jumlah truk simulasi
mean_truk <- mean(truk_data)
cat("Rata-rata jumlah truk simulasi:", mean_truk, "\n")

## Rata-rata jumlah truk simulasi: 100.8667

# 2. Probabilitas jumlah truk kurang dari 100
prob_above_100 <- sum(truk_data < 100) / n_days
cat("Probabilitas jumlah truk lebih dari 100:", prob_above_100, "\n")

## Probabilitas jumlah truk lebih dari 100: 0.5