PrakKomstat_Pert4

#pdf distribusi normal 
#pakai pdf karna di soal ditulis "tepat" untuk peluangnya 
#ciri cirinya ada sd dan rata rata 

norm <- function(x, miu, sigma) {1 / (sigma * sqrt(2*pi)) * exp(-1 / 2* ((x - miu) / sigma)^2 )}
norm(750, 800, 50)

## [1] 0.004839414

dnorm(750, mean = 800, sd = 50) #ini untuk nyadri peluang "tepat" pake dnorm

## [1] 0.004839414

#jdai prob batrai pada lama pemaiakan .. adlaah sebesar 0.004839414

#distribusi eksponensial 
#datanya pasti berupa waktu tunggu, atau suatu kejadian terjadi. 
#disini pake lambda
#lamda dihitung dari rata rata, 1/rata - rata (maka akna didaptkan nilai lamda)

#untuk P(X = 15) pdf
eks <- function(x, lambda) {lambda*exp ((-1) * lambda*x)}
eks (15, 0.05)

## [1] 0.02361833

#Untuk P(X<= 15) cdf 
cdfexp <- function(x, lambda = 0.05){
  pdf <- function(t) {
    lambda * exp(-lambda * t)
  }
  hasil <- integrate(pdf, lower = 0, upper = x)
  return(hasil$value)
}
cdfexp(15, 0.05)

## [1] 0.5276334

#Distribusi Uniform 
#a = nilai terkecil di interval, b = nilai terbesar di interval, x = yang dicari 

uniform <- function(x, a = 0, b = 1) {1/(b-a)}
uniform(20, a = 10, b = 30)

## [1] 0.05

dunif(20, min = 10, max = 30) #karna nyari pdf jadinya pake dunif, kalau nyari cdf pakenya punif

## [1] 0.05