1. Klasifikasi Variabel

Jumlah komentar per unggahan → Diskrit

Karena jumlah komentar berupa bilangan yang bisa dihitung, misalnya 0, 1, 2, 3, dst. Nggak mungkin ada 2,5 komentar.

Durasi video yang ditonton → Kontinu

Karena waktu bisa memiliki nilai pecahan, misalnya 10 detik, 10,5 detik, 10,25 detik, dan sebagainya.

Jadi :

No. Variabel Jenis Variabel Alasan
1 Jumlah komentar per unggahan Diskrit Karena jumlah komentar berupa bilangan yang dapat dihitung.
2 Durasi video yang ditonton (detik) Kontinu Karena durasi dapat memiliki nilai pecahan.

2. Binomial

Diketahui: - n = 10 - p = 0.25 - x = 2

Ditanyakan P(tepat 2 klik), rata-rata, dan standar deviasi. 
n <- 10
p <- 0.25
x <- 2

# Peluang tepat 2 pengguna mengklik
prob_2 <- dbinom(x, size = n, prob = p)

# Rata-rata
mean_binom <- n * p

# Standar deviasi
sd_binom <- sqrt(n * p * (1 - p))

prob_2
## [1] 0.2815676
mean_binom
## [1] 2.5
sd_binom
## [1] 1.369306

Berarti:

P(X = 2) = 0.2815676 Rata-rata = 2.5 SD = 1.369306

3. Poisson

Diketahui rata-rata server menerima 8 unggahan foto per menit.

Ditanyakan P(lebih dari 12 unggahan). 
lambda <- 8

prob_gt_12 <- ppois(
  12,
  lambda = lambda,
  lower.tail = FALSE
)

prob_gt_12
## [1] 0.0637972

P(X > 12) ≈ 0.0638

4. Normal

Diketahui: - μ = 3 detik - σ = 0.5 detik

Ditanyakan P(loading > 4 detik) dan batas waktu 5% loading terlama. 
mu <- 3
sigma <- 0.5

# P(loading > 4 detik)
prob_gt_4 <- pnorm(
  4,
  mean = mu,
  sd = sigma,
  lower.tail = FALSE
)

prob_gt_4
## [1] 0.02275013

Batas waktu 5% loading terlama

batas_5_persen <- qnorm(
  0.95,
  mean = mu,
  sd = sigma
)

batas_5_persen
## [1] 3.822427

Batas waktu 5% loading terlama = 3.822427 detik ≈ 3.82 detik