Lebih banyak sebaran peluang

Pengantar Statistika di R

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Sebaran eksponensial

Peluang waktu antar kejadian Poisson
Contoh
- Peluang > 1 hari antar adopsi
- Peluang < 10 menit antar kedatangan di restoran
- Peluang 6–8 bulan antar gempa
Juga memakai lambda (laju)
Kontinu (waktu)

Rata-rata, satu tiket layanan pelanggan dibuat tiap 2 menit
- $\lambda$ = 0,5 tiket layanan per menit

Exponential distribution with lambda = 0.5

3 Exponential distributions with lambda = 0.5, lambda = 1, and lambda = 1.5

$P(\text{tunggu} < \text{1 mnt})$ =

pexp(1, rate = 0.5)

0.3934693

$P(\text{tunggu} > \text{4 mnt})$ =

pexp(4, rate = 0.5, lower.tail = FALSE)

0.1353353

$P(\text{1 mnt} < \text{tunggu} < \text{4 mnt})$ =

pexp(4, rate = 0.5) - pexp(1, rate = 0.5)

0.4711954

Dalam laju (Poisson):

Dalam waktu (eksponensial):

t-distribution and normal distribution plotted on same axes

Memiliki parameter derajat kebebasan (df) yang memengaruhi ketebalan ekor
- df lebih kecil = ekor lebih tebal, simpangan baku lebih besar
- df lebih besar = mendekati sebaran normal

3 t distributions with df = 1, df = 5, and df = 10

Variabel yang logaritmennya bersebar normal
Contoh:
- Lama permainan catur
- Tekanan darah orang dewasa
- Jumlah rawat inap pada wabah SARS 2003

3 log-normal distributions with sd = 0.5, sd = 1, and sd = 1.5

Pengantar Statistika di R