- (Variable acak) Klasifikasikan : (a) jumlah komentar per unggahan
(b) Durasi video yang ditonton (Detik) Merupakan Diskrit atau
Kontinu
Secara konseptual di R
#(a) bertipe integer
#(b) bertipe numeric
#Secara istilah teori Statitika (a) merupakan diskrit dan (b)
merupakan kontinu
#Tidak diperlukan fungsi peluang khusus untuk klasifikasi ini
- (Binomial) 25% pengguna yang melihat iklan akan mengkliknya. Jika
iklan ditampilkan ke 10 pengguna, hitung P(TEPAT 2 mengklik), rata-rata,
dan SD jumlah klik
# A.P(TEPAT 2 mengklik)
dbinom(2, size = 10, prob = 0.25)
## [1] 0.2815676
# B.Rata-rata
mean <- (10 * 0.25)
mean
## [1] 2.5
# C.Standar Deviasi
sd_binomial <- sqrt(10 * 0.25 * 0.75)
sd_binomial
## [1] 1.369306
- (Possion) Rata-rata server menerima 8 unggahan foto per menit,
Hitung P(TEPAT 5 unggahan) secara manual, dan P(LEBIH DARI 12 unggahan)
dengan RStudio
# Menentukan rata-rata unggahan per menit
lambda <- 8
# a. Peluang tepat 5 unggahan
exp(-lambda) * lambda^5 / factorial(5)
## [1] 0.09160366
# b. Peluang lebih dari 12 unggahan
1 - ppois(12, lambda)
## [1] 0.0637972
- (Normal & Z) Waktu muat halaman berdistribusi normal dengan μ=3
detik, σ=0,5 detik. Hitung P(loading > 4 detik), dan tentukan batas
waktu 5% loading TERLAMA
# P(loading > 4 detik)
pnorm(4, mean = 3, sd = 0.5, lower.tail = FALSE)
## [1] 0.02275013
# Batas waktu 5% loading TERLAMA
qnorm(0.95, mean = 3, sd = 0.5)
## [1] 3.822427