Dokumen ini menyajikan hasil simulasi komputasi menggunakan R untuk mengevaluasi faktor-faktor yang memengaruhi lebar selang kepercayaan (confidence interval) 95% dalam estimasi parameter populasi. Analisis ini bertujuan untuk memberikan pemahaman empiris mengenai dinamika ketidakpastian dalam statistika inferensial. Didalam dokumen ini mencangkup: 1. Analisis Faktor: Mengevaluasi dinamika lebar selang kepercayaan berdasarkan tiga faktor: ukuran sampel, standar deviasi, dan penggunaan distribusi Z/t. 2. Visualisasi: Menggunakan ggplot2 untuk memetakan tren lebar selang secara proporsional guna memudahkan interpretasi statistik. 3. Inferensi: Memberikan bukti empiris bahwa ukuran sampel yang lebih besar dan variabilitas yang rendah meningkatkan presisi estimasi, serta menyoroti dampak penggunaan distribusi t pada data dengan varians yang tidak diketahui.

Dokumen ini menyajikan analisis mendalam mengenai estimasi interval sebagai metode statistika untuk menentukan parameter populasi berdasarkan data sampel. Fokus utama pembahasan adalah pada konsep selang kepercayaan (confidence interval), yang mencakup landasan teoritis, metodologi perhitungan, serta interpretasi statistik. Cangkupan materi yang ada dalam dokumen ini yaitu: 1) Metodologi Estimasi, 2) Analisis Faktor Penentu, serta 3) Implementasi Komputasinya.

Dokumen ini berisi penyelesaian soal-soal latihan dari Mata Kuliah Matematika Aktuaria, khususnya pada Bab II mengenai Model Survival. Di sini saya mengerjakan ulang Contoh 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, dan 2.1.4 menggunakan R Studio untuk membuktikan perhitungan fungsi kelangsungan hidup (s(x)). Isi laporan mencakup: 1)Perhitungan peluang kematian (q) dan peluang hidup (p). 2)Simulasi peluang kematian ditunda (deferred mortality) dengan fungsi eksponensial. 3)Mencari nilai median sisa usia berdasarkan fungsi survival yang diberikan.

Tugas ini merupakah tugas minggu ke 3 mata kuliah Pemodelan Statistika dan Simulasi. Didalamnya mengeksplorasi teknik pembangkitan data menggunakan bahasa R untuk mensimulasikan berbagai fenomena Statistik, utamanya penerapan Distribusi Binomial, Distribusi Normal dan Distribusi Poisson. Tugas ini juga memuat visualisasi histrogram serta rangkuman (summary) untuk memvalidasi daata hasil simulasi.

Tugas ini merupakan praktikum awal dan mempelajari serta menggunakan R dalam matakuliah Pemodelan Statistika dan Simulasi. didalamnya terdapat tugas praktik yang mempelajari struktur data pada R, meliputi pembuatan serta mengeksplor Vektor, List, dan Data Frame. Delain daripada itu dilakukan pula eksperimen pemanggilan baris, kolom, elemen data, serta identifikasi missing value.