An interactive R/Shiny dashboard designed to visualize the temporal lag between SARS-CoV-2 wastewater viral loads and COVID-19 hospitalizations across New York City. This tool allows researchers and data scientists to explore the predictive power of wastewater signals and understand how these patterns intersect with socioeconomic factors like median income across different boroughs.

Implementasi algoritme Expectation-Maximization (EM) dalam praktikum ini berhasil mengestimasi parameter bias (theta) dari dua koin yang berbeda melalui data observasi lemparan yang tidak memiliki label identitas koin. Melalui proses iteratif yang menggabungkan kalkulasi probabilitas posterior pada E-step dan pembaruan parameter pada M-step, algoritme mampu mencapai titik konvergensi dengan batas toleransi perubahan sebesar 0.0001. Hasil akhir praktikum memberikan nilai optimal theta_A dan theta_B serta tabel klasifikasi yang menentukan koin mana yang paling dominan digunakan pada setiap set percobaan berdasarkan perhitungan probabilitas final.

Penerapan algoritma Expectation-Maximization (EM) menggunakan beberapa parameter awal yang berbeda untuk mengestimasi probabilitas munculnya sisi Head/Angka pada dua koin yang identitasnya tidak diketahui

Lagos Business School EMBA 31; Data Analytics 1 Case Study 1. Analysis of ITF employer compliance and payment behaviour, Q1 2024 and Q1 2025, Port Harcourt Area Office.

haha

Pemodelan Statistika dan Simulasi