Aplikasi analitik media sosial ‘SocMed Insights’ mengumpulkan berbagai data untuk keperluan berikut. Kerjakan tiap poin dengan perhitungan manual DAN sintaks RStudio.
Diskrit, karena nilainya tentu dan bisa dihitung
Kontinu, nilainya tidak tentu dan bukan bilangan cacah.
n <- 10
p <- 0.25
# Mencari Persamaan Binomial
binom <- dbinom(2, size = n, prob = p)
binom
## [1] 0.2815676
# Mencari Mean
mean <- n * p
mean
## [1] 2.5
#Mencari Standar Deviasi
sd <- sqrt(n * p * (1 - p))
sd
## [1] 1.369306
Dari output diatas, dapat disimpulkan dengan rumus: \[P(X = x) = \binom{n!}{x!} p^x (1-p)^{n-x}\]
outputnya akan 0.2815676 atau sekitar 28.15%.
Dari ouput diatas, mean dari data tersebut adalah 2.5
Dari output di atas, SD dari data tersebut sekitar 1.369306
# Kalau 5 Unggahan
p5 <- dpois(5, lambda = 8)
p5
## [1] 0.09160366
# Kalau > 12 unggahan
p12 <- ppois(12, lambda = 8, lower.tail = FALSE)
p12
## [1] 0.0637972
Jika menggunakan distribusi poisson, dengan total 5 unggahan, didapatkan hasil ≈ 9.16%, sedangkan jika lebih dari 12 total unggahan, maka seharusnya sekitar ≈> 6.37%.
mu <- 3
sigma <- 0.5
loading <- pnorm(4, mean = mu, sd = sigma, lower.tail = FALSE)
loading
## [1] 0.02275013
batas <- qnorm(0.95, mean = mu, sd = sigma)
batas
## [1] 3.822427
Melalui output di atas, dapat kita ambil kesimpulan probabilitas distribusi untuk loading jika dibulatkan ke atas adalah sekitar 2,28%. Dan batas waktu 5% loading terlama mungkin sekitar 3,8 detik.