SOAL NOMER 1 Tetapkan set.seed Anda pada angka 150. Hasilkan distribusi normal acak dari 1000 observasi, dengan rata-rata 30 dan simpangan baku 2,5. Hitung rata-rata dari 50 sampel dari 1000 observasi dari kumpulan data tersebut. Simpan hasil Anda dalam vektor.

set.seed(150)
data <- rnorm(1000, mean = 30, sd = 2.5)
rata_rata_sampel <- c()

for (i in 1:50) {
  sampel <- sample(data, size = 100)
  rata_rata_sampel[i] <- mean(sampel)
}
rata_rata_sampel
##  [1] 29.74008 30.16381 29.62791 29.66137 30.08495 30.01583 29.70671 30.05079
##  [9] 30.02960 30.37672 29.76709 30.01157 29.60805 29.72241 30.06345 29.88738
## [17] 30.16121 30.36253 29.16989 30.14413 29.75741 29.38544 29.96614 29.75158
## [25] 29.82847 30.01795 30.19496 30.07933 30.04874 30.26879 29.52677 29.65463
## [33] 30.07876 29.82691 29.49381 29.89400 30.11327 29.70978 29.89127 29.93924
## [41] 29.61428 29.67813 30.21050 29.81615 29.92829 29.97847 29.80795 29.41516
## [49] 30.31301 29.93768
cat("Rata-rata keseluruhan dari 50 sampel:", mean(rata_rata_sampel))
## Rata-rata keseluruhan dari 50 sampel: 29.88965

SOAL NOMER 2 Hasilkan dua histogram untuk menampilkan secara grafis distribusi rata-rata yang diperoleh dalam Latihan 1 serta nilai dari 1000 observasi dalam kumpulan data asli Anda. Gabungkan histogram ini menjadi satu grafik keseluruhan.

par(mfrow = c(1, 2))

hist(data,
     main = "Distribusi 1000 Observasi",
     xlab = "Nilai",
     ylab = "Frekuensi",
     col  = "steelblue")

hist(rata_rata_sampel,
     main = "Distribusi Rata-rata 50 Sampel",
     xlab = "Rata-rata",
     ylab = "Frekuensi",
     col  = "coral")