hai... untuk laporan kedua ini saya tidak menyertakan gambar dari grafiknya, namun apabila teman teman ingin
mengetahui grafiknya maka saya menyarankan kalian untuk mendownload filenya disini
“DISTRIBUSI KONTINU DAN DISKRIT”
Laporan Praktikum ke-2
Disusun untuk Memenuhi Laporan
Komputasi Statistika
Asisten :
1. Diana Rosyida
2. Nur Pradina
K
Nama : Makhrifatul
Murdhita
NIM :
95090501111048
LABORATORIUM
KOMPUTER
PROGRAM STUDI STATISTIKA
JURUSAN
MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS BRAWIJAYA
MALANG
1015
BAB 1
SOURCE CODE DAN PENJELASAN
No.
|
Source
Code
|
Penjelasan
|
1.
|
y1=dhyper
(x,m=5,n=10,k=7)
|
Untuk membuat fungsi kepekatan
peluang dengan menggunakan variabel x dan 3 parameter sebaran hipergeometrik
yaitu, m 5 ,n 10, dan k 7.
|
2.
|
plot(x,y1,type="l"
,lwd=2,col="green")
|
Untuk memplot sumbu x terhadap
y1 dengan tipe garis l (solid line), ketebalan garis 2 titik dan menggunakan
warna merah.
|
3.
|
y2=dhyper(x,m=3,
n=10,k=5)
|
Untuk membuat fungsi kepekatan
peluangdengan menggunakan variabel x dan 3 parameter sebaran hipergeometrik
yaitu, m 3 ,n 10, dan k 5.
|
4.
|
lines(x,y2,type="l",lwd=2,col="pink")
|
Untuk menggabungkan kurva sumbu
x terhadap sumbu y1 dan y2 dengan tipe garis l (solid line), ketebalan garis
2 titik dan menggunakan warna biru.
|
5.
|
legend("topright",
c("Hypergeometric1",
"Hypergeometric2"),
lty=c(1,1),col=
c("green","pink"))
|
Untuk memberi keterangan nama
pada tiap sebaran dengan warna yang berbeda
|
6.
|
phyper(q=0.02,m=5,n=10,k=7)
|
Untuk mencari peluang pada
sebaran hypergeometri dg nilai q m n k tersebut
|
7.
|
qhyper(p=0.98,
m=5,n=10,k=7)
|
Untuk mencari titik kritis pada
sebaran hypergeometric pada nilai p m n k tersebut
|
8.
|
rhyper(nn=20,
m=5,n=10,k=7)
|
Untuk mencari nilai bilangan
acak dengan panjang 20 dg nilai m n k tersebut
|
9.
|
phyper(q=0.02,
m=3,n=10,k=5)
|
Untuk mencari peluang pada
sebaran hypergeometri dg nilai q m n k tersebut
|
10.
|
qhyper(p=0.98,m=3,n=10,k=5)
|
Untuk mencari titik kritis pada
sebaran hypergeometric pada nilai p m n k tersebut
|
11.
|
rhyper(nn=20,m=3,n=10,k=5)
|
Untuk mencari nilai bilangan
acak dengan panjang 20 dg nilai m n k tersebut
|
12.
|
nbin.r=rnbinom(10,9,0.65)
|
Membuat
kumpulan data yang berdistribusi binomial negatif dengan probability=0.65,
berukuran 9, sebanyak 10 data secara acak. Kumpulan data tersebut
dideklarasikan sebagai variabel nbin.r.
|
9.
|
nbin.r
|
Menampilkan
isi dari variabel nbin.r pada output.
|
9.
|
nbin.1=dnbinom(nbin.r,9,0.8)
|
Membuat
kumpulan data yang berdistribusi binomial negatif dengan probability=0.8 dari
variabel nbin.r secara density. Kumpulan data tersebut dideklarasikan sebagai
variabel nbin.1.
|
14.
|
nbin.1
|
Menampilkan
isi dari variabel nbin.1 pada output.
|
15.
|
nbin.2=dnbinom(nbin.r,9,0.7)
|
Membuat
kumpulan data yang berdistribusi binomial negatif dengan probability=0.7 dari
variabel nbin.r secara density. Kumpulan data tersebut dideklarasikan sebagai
variabel nbin.2.
|
16.
|
nbin.2
|
Menampilkan
isi dari variabel nbin.2 pada output.
|
17.
|
plot(nbin.1,type="l",lwd=2,col="pink")
|
Membuat
plot distribusi binomial negatif dari variabel nbin.1. Plot akan bertipe
garis (line) dengan ketebalan sebesar 2 dan berwarna merah.
|
18.
|
lines(nbin.2,type="l",lwd=2,col="yellow")
|
Membuat
lines pada plot binomial negatif yang
telah dibuat sebelumnya dari variabel nbin.2. Lines akan bertipe garis (line)
dengan ketebalan sebesar 2 dan berwarna hitam.
|
19.
|
legend("topleft",c("probability=
0.8","probability=0.7"),lty=c(1
,1,1),col=c("pink","yellow"))
|
Menambahkan
legend pada plot binomial negatif yang terletak di bagian atas kiri, dibuat
dengan keterangan “probability=0.8” untuk garis merah dan “probability=0.7”
untuk garis hitam.
|
10.
|
pnbinom(4,9,0.8)
|
Mengetahui peluang yang mungkin terjadi dengan
banyak sukses=4, target dari banyaknya sukses=9, dan peluang sukses dari
setiap kejadian=0.8.
|
21.
|
qnbinom(0.623,9,0.8)
|
Mengetahui banyak sukses untuk peluang=0.625,
target dari banyaknya sukses=9, dan peluang sukses dari setiap kejadian=0.8.
|
22.
|
y1=df(x,10,20)
|
Perintah df dapat digunakan
untuk membuat fungsi kepekatan peluang pada sebaran F dengan menggunkan nilai
X dan derajat bebas df=10 df2=20
|
23.
|
plot(x,y1,
type="l",lwd=2,col="pink")
|
Digunkan untuk memplot sumbu x
terhadap y1 dengan tipe garisnya adalah solid
line ketebalan garis 2 dan menggunakan warna biru
|
24.
|
y2=df(x,9,20)
|
Perintah df dapat digunakan
untuk membuat fungsi kepekatan peluang pada sebaran F dengan menggunkan nilai
X dan derajat bebas df=9 df2=20
|
25.
|
lines(x,y2,
type="l",lwd=2,col="black")
|
Digunakan untuk menggabungkan
kurva X terhadap sumbu y1 dan y2 dengan tipe garisnya adalah solid line ketebalan garis 2 dan
menggunakan warna merah
|
26.
|
legend("topright",
c("F1","F2"),lty=c(1,1),col=c("pink","black"))
|
Digunakan untuk memberikan
keterangan narma pada kurva black untuk db 10,20 dan biru untuk db 9,20
|
27.
|
pf(0.5,10,30)
|
Untuk mencari peluang pada
sebaran f dg nilai q df1 10 df2 30 tersebut
|
28.
|
qf(0.8,10,30)
|
Untuk mencari titik kritis pada
sebaran F pada nilai p df1 10 df2 30
tersebut
|
29.
|
rf(22,10,30,10)
|
Untuk mencari nilai bilangan
acak dengan panjang 22 dg nilai df1 10 df2 30 tersebut
|
30
|
pf(0.5,9,20)
|
Untuk mencari peluang pada
sebaran f dg nilai q df1 9 df2 20 tersebut
|
31
|
qf(0.8,9,20)
|
Untuk mencari titik kritis pada
sebaran F pada nilai p df1 9 df2 20 tersebut
|
32
|
rf(22,9,20,10)
|
Untuk mencari nilai bilangan
acak dengan panjang 22 dg nilai df1 9 df2 20 tersebut
|
33
|
x=seq(0,4,length=150)
|
Menjelaskan
adanya 150 persamaan yang dibuat dengan rentang antara 0 sampai 4 dan
hasilnya dinyatakan dengan variable x.
|
34
|
y1=dexp(x,rate=1,log=FALSE)
|
Berfungsi
untuk membuat fungsi kepekatan peluang pada distribusi eksponensial dengan
menggunakan nilai x dan rate=1.
|
35
|
plot(x,y1,type="l",lwd=3,col="pink")
|
Berfungsi
untuk memplot sumbu x terhadap y1
|
36
|
y2=dexp(x,rate=1.5,log=FALSE)
|
Berfungsi
untuk membuat fungsi kepekatan peluang pada distribusi eksponensial dengan
menggunakan nilai x dan rate=1.5
|
37
|
lines(x,y2,type="l",lwd=3,col="black")
|
Berfungsi
untuk menggabungkan kurva x terhadap sumbu y1 dan y2
|
38
|
y3=dexp(x,rate=2,log=FALSE)
|
Berfungsi
untuk membuat fungsi kepekatan peluang pada distribusi eksponensial dengan
menggunakan nilai x dan rate=2
|
39
|
lines(x,y3,type="l",lwd=3,col
="green")
|
Berfungsi
untuk menggabungkan kurva x terhadap sumbu y1,y2 dan y3
|
40
|
legend("topright",c("rate=1","
rate=1.5","rate=2"),lty=c(1,1,
1),col=c("pink","black","green"))
|
Berfungsi
untuk memberikan keterangan untuk setiap rate dengan warna masing-masing
|
BAB 2
SCREENSHOT
2.1 Distribusi f
2.2 Distribusi exponen
2.3 Distribusi Hyper
2.4 Distribusi Binomial Negatif
BAB 3
KESIMPULAN DAN SARAN
3.1 Kesimpulan
Aplikasi R
mempermudah untuk melakukan plot data yang berdistribusi kontinu maupun diskrit
dengan waktu yang relatif lebih cepat daripada dilakukan secara manual.
Perhitungan peluang ataupun banyaknya kejadian yang sukses dari suatu peluang
juga dapat dilakukan dengan cukup mudah.
3.2 Saran
Diperlukan ketelitian dalam membuat plot distribusi x2, exponen, hyper, dan
negatif binomial agar hasil yang didapatkan sesuai dengan apa yang diinginkan.
Variabel-variabel yang diperlukan dalam setiap distribusi juga perlu diketahui\
dan distribusi negatif binomial yang memerlukan target banyaknya sukses dan
peluang sukses dari setiap kejadian.
No comments:
Post a Comment