Latihan 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.

Fungsi yang relevan: set.seed(), rnorm(), for(i in x), sample().

# 1. Menetapkan seed agar hasil acak tetap konsisten
set.seed(150)

# 2. Menghasilkan distribusi normal acak (1000 observasi, mean=30, sd=2.5)
myData <- rnorm(1000, mean = 30, sd = 2.5)

# 3. Menghitung rata-rata dari 50 sampel
# Kita buat vektor kosong dulu untuk menyimpan hasil
rata_rata_sampel <- c()

for(i in 1:50) {
  # Mengambil sampel acak dari myData
  sampel_temp <- sample(myData, size = 50, replace = TRUE) # Misal tiap sampel ambil 50 data
  # Menghitung mean dan menyimpannya ke dalam vektor
  rata_rata_sampel[i] <- mean(sampel_temp)
}
print(rata_rata_sampel)
##  [1] 30.14309 29.02990 29.76690 30.48360 29.73881 29.71241 29.86385 29.50678
##  [9] 30.56253 29.79078 30.12034 29.86928 29.54955 29.55482 30.04611 30.07912
## [17] 30.16797 29.64843 30.13613 30.47296 30.24592 29.79687 29.70930 29.79885
## [25] 30.11966 30.25528 29.48354 29.84970 30.02096 30.38388 29.65810 30.26251
## [33] 30.29870 29.64380 30.04316 30.29065 30.60772 29.66573 29.80451 29.08342
## [41] 29.63084 30.34124 29.88440 29.82377 29.02525 29.77596 29.64970 29.86317
## [49] 29.88076 29.31903

Latihan 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.

Fungsi yang relevan: par(), hist().

# 1. Mengatur tata letak grafik (2 baris, 1 kolom) agar tergabung jadi satu
par(mfrow = c(2, 1))

# 2. Histogram pertama: Distribusi data asli (1000 observasi)
hist(myData, 
     main = "Distribusi Data Asli (1000 Observasi)", 
     xlab = "Nilai", 
     col = "lightblue", 
     border = "black")

# 3. Histogram kedua: Distribusi 50 rata-rata sampel
hist(rata_rata_sampel, 
     main = "Distribusi Rata-rata dari 50 Sampel", 
     xlab = "Rata-rata Sampel", 
     col = "red", 
     border = "white")

# Mengembalikan setting par ke semula
par(mfrow = c(1, 1))