The aim of this project is to apply data science and machine learning techniques to manufacturing sensor data in order to predict machine failures. By identifying potential issues in advance, the proposed model can support more efficient maintenance planning and reduce disruptions in production processes.

Zhaoyu Liao（s4099210）

Ejercicio 1: - Versión de R - Media de un vector - Nombre en mayúsculas

Html Document of baseball analysis

Indonesia berkomitmen memenuhi target SDGs 6.1.1 untuk penyediaan akses air minum aman. Namun, ketimpangan antara ketersediaan sarana air layak fisik dan higienitas bakteriologis domestik masih menjadi tantangan. Penelitian ini mengidentifikasi struktur hubungan asosiasi multidimensi, pola independensi, dan interaksi simultan antara klasifikasi kewilayahan (X), jenis sarana air minum/SAM (Y), dan kualitas air bakteriologis E. coli (Z). Menggunakan data sekunder Studi Kualitas Air Minum Rumah Tangga (SKAM-RT) 2020 dengan desain cross-sectional (N = 18.020 rumah tangga dari 34 provinsi). Analisis menggunakan Model Log-Linear Tiga Arah berbasis tabel kontingensi 2 × 2 × 3. Pemilihan model terbaik dilakukan secara hierarkis via Likelihood Ratio Test (Deviance G2), Pearson Chi-Square (X2), AIC, dan BIC, serta divalidasi dengan algoritma Iterative Proportional Fitting (IPF).