Tugas Mata Kuliah Komputasi Lanjut

Laporan ini menyajikan analisis statistik mengenai faktor-faktor yang memengaruhi Performance Index siswa menggunakan metode regresi linear berganda dengan bahasa pemrograman R. Variabel yang dianalisis meliputi Hours Studied, Previous Scores, Sleep Hours, dan Sample Question Papers Practiced. Analisis meliputi statistik deskriptif, korelasi antar variabel, pembentukan model regresi, uji simultan (uji F), uji parsial (uji t), koefisien determinasi, serta pengujian asumsi klasik seperti normalitas residual, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan linearitas. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut secara signifikan memengaruhi Performance Index siswa dan model regresi yang diperoleh memenuhi asumsi dasar regresi linear.

Dalam pemodelan statistika dan simulasi, variabel random digunakan untuk memodelkan fenomena acak. Simulasi variabel random membantu kita memahami distribusi data, menghitung probabilitas, dan membuat prediksi berdasarkan model yang telah dibuat.

Klasifikasi menggunakan Random Forest pada scorring kredit

Proyek ini membahas cara membangkitkan data menggunakan bahasa pemrograman R. Pembangkitan data dilakukan untuk memahami konsep distribusi probabilitas serta sebagai latihan dalam analisis data dan simulasi statistik.