[[qcc]]
誤訳等ある場合は，ガンガン書き直してください．
qcc {qcc} Rドキュメンテーション
品質管理チャート
*品質管理チャート
【】は訳注
*説明
統計的品質管理を行う，クラス'qcc'のオブジェクト生成．シューハート管理図，累積和図，EWMAプロット，OCカーブ作図，工程能力指数の計算，その他．
【と書いてありましたが，どうやら，この関数は，シューハート管理図を作図するものだけのようです】
*使用方法
qcc(data, type, sizes, center, std.dev, limits, target, data.name, labels, newdata, newsizes, newlabels,nsigmas = 3, confidence.level, rules = shewhart.rules,plot = TRUE, ...)
## S3 method for class 'qcc':
print(x, ...)
## S3 method for class 'qcc':
summary(object, ...)
## S3 method for class 'qcc':
plot(x, add.stats = TRUE, chart.all = TRUE, label.limits = c("LCL ", "UCL"), title, xlab, ylab, ylim, axes.las = 0, restore.par = TRUE, ...)
*引数
-data データフレーム，マトリクスもしくは，ベクタで，管理図の分散の解析用データ が入っている．それぞれのデータフレームもしくはマトリクスの行，及びベクタの各値，サンプルもしくは"rationale group"の参照である．
-type 計算するグループの統計を示すキャラクタ文字列である：管理図名
"xbar" mean 連続した工程における値の平均【Xバー管理図】
"S" standard deviation 連続値の標準偏差【s管理図】
"R" range 連続した工程における値の幅【R管理図】
"xbar.one" mean 連続した工程における値の瞬間データ
"p" proportion 不適合品率【不適合率：p管理図】
"np" count 不適合品数【np管理図】
"c" count １単位あたりの不適合数【c管理図】
"u" count １単位あたりの不適合平均数【u管理図】
-sizes それそれのグループに関連したサンプルサイズの値もしくは値のベクタ．データ フレームもしくはマトリクスで与えられた連続データのサンプルサイズは各行のNAで無い要素をカウントして得る． "p", "np", "u"管理図はサイズ引数が必要とされる．
-center グループの統計の中心を示す値【中心値】
-std.dev 工程のグループ内の標準偏差を示す値もしくは値のベクタ．
-limits コントロール・リミット【管理限界】を示す２つの値のベクタ．
-target 工程の"目標"値を示す値．
-data.name 図中に現れる変数名を示す文字．与えられなかった時は，データを与えたオブ ジェクトより持ってくる．
-labels 各グループのラベルのキャラクタベクタ．
-newdata データフレーム，マトリクスもしくは，ベクタでデータ引数と同じ．【計算で使 用したデータの】後のデータをプロットするが，計算には含まれない．【訳注：dataで中心値，コントロール・リミット（管理限界）線等を計算し（解析用データ），newdataで実際の管理のためのデータを投入するのに使用するようです（管理用データ）．】
-newsizes 後データのプロットに使用するが計算に含まれないデータサイズのサイズ引数．【訳注：上記newdataのデータサイズのサイズ引数でしょう．】
-newlabels newdata引数で定義した，各新規グループのラベルのキャラクタベクタ．
-nsigmas コントロール・リミット【管理限界】を計算する際に使用されるσの数を示す数 値．【3σの場合は 3 でしょう．】confidence.level引数が指定されている時は無視される．
-confidence.level 確率限界を計算するための信頼水準を示す0から1の間の数値．
-rules 図を作図する際の規則の機能．デフォルトでは，shewhart.rules機能が使用され る．
-plot 論理値．【値が】TRUEならば，シューハート管理図がプロットされる．
-add.stats 論理値で，統計とその他の情報が図の下部に表示される．
-chart.all 論理値で，dataとnewdataの両方の統計結果が表示される．
-label.limits コントロール・リミット【管理限界】のラベルを示す文字ベクタ．
-title 図題を示すラベルの文字列．
-xlab X軸のラベルを示す文字列．
-ylab Y軸のラベルを示す文字列．
-ylim Y軸のリミットを示す数値ベクタ．
-axes.las 軸ラベルの表示形式を示す数値{0,1,2,3}．help(par)参照．
-restore.par 以前のparのセッティングを保存するかどうかを示す論理値．もし，管理図 に，点や，線等を付け加えるなら，この値をFALSEにセットする．
-object クラス"qcc"のオブジェクト．
-x クラス"qcc"のオブジェクト．
-... 追加の引数で，この引数をプロット関数に引き渡す．
*Value
クラス"qcc"のオブジェクトの戻り値．
*著者
Luca Scrucca luca(at-mark)stat.unipg.it
【メールの際は，(at-mark)を@にしてください．（このままさらすと，スパムを呼び込みそうな気がしますので，訳者にて加工しました．）】
*参考文献
Montgomery, D.C. (2000) Introduction to Statistical Quality Control, 4th ed. New York: John Wiley & Sons.
Wetherill, G.B. and Brown, D.W. (1991) Statistical Process Control. New York: Chapman & Hall.
下記も参照のこと
shewhart.rules, cusum, ewma, process.capability, qcc.groups
*例）
data(pistonrings)
attach(pistonrings)
diameter <- qcc.groups(diameter, sample)
qcc(diameter[1:25,], type="xbar")
qcc(diameter[1:25,], type="xbar", newdata=diameter[26:40,])
q <- qcc(diameter[1:25,], type="xbar", newdata=diameter[26:40,], plot=FALSE)
plot(q, chart.all=FALSE)
qcc(diameter[1:25,], type="xbar", newdata=diameter[26:40,], nsigmas=2)
qcc(diameter[1:25,], type="xbar", newdata=diameter[26:40,],confidence.level=0.99)
qcc(diameter[1:25,], type="R")
qcc(diameter[1:25,], type="R", newdata=diameter[26:40,])
qcc(diameter[1:25,], type="S")
qcc(diameter[1:25,], type="S", newdata=diameter[26:40,])
# 多様なコントロール・リミット
out <- c(9, 10, 30, 35, 45, 64, 65, 74, 75, 85, 99, 100)
diameter <- qcc.groups(pistonrings$diameter[-out], sample[-out])
qcc(diameter[1:25,], type="xbar")
qcc(diameter[1:25,], type="R")
qcc(diameter[1:25,], type="S")
qcc(diameter[1:25,], type="xbar", newdata=diameter[26:40,])
qcc(diameter[1:25,], type="R", newdata=diameter[26:40,])
qcc(diameter[1:25,], type="S", newdata=diameter[26:40,])
detach(pistonrings)
##
## 特性データ
##
data(orangejuice)
attach(orangejuice)
qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p")
# 管理はずれ点を削除（理由はhelp(orangejuice)を参照のこと）
inc <- setdiff(which(trial), c(15,23))
q1 <- qcc(D[inc], sizes=size[inc], type="p")
qcc(D[inc], sizes=size[inc], type="p", newdata=D[!trial], newsizes=size[!trial])
detach(orangejuice)
data(orangejuice2)
attach(orangejuice2)
names(D) <- sample
qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p")
q2 <- qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p", newdata=D[!trial], newsizes=size[!trial])
detach(orangejuice2)
# ２つのオレンジジュースデータを同じグラフに表示
oldpar <- par(no.readonly = TRUE)
par(mfrow=c(1,2), mar=c(5,5,3,0))
plot(q1, title="First samples", ylim=c(0,0.5), add.stats=FALSE, restore.par=FALSE)
par("mar"=c(5,0,3,3), yaxt="n")
plot(q2, title="Second sample", add.stats=FALSE, ylim=c(0,0.5))
par(oldpar)
data(circuit)
attach(circuit)
qcc(x[trial], sizes=size[trial], type="c")
# 管理はずれ点を削除（理由はhelp(circuit)を参照のこと）
inc <- setdiff(which(trial), c(6,20))
qcc(x[inc], sizes=size[inc], type="c", labels=inc)
qcc(x[inc], sizes=size[inc], type="c", labels=inc, newdata=x[!trial], newsizes=size[!trial], newlabels=which(!trial))
qcc(x[inc], sizes=size[inc], type="u", labels=inc, newdata=x[!trial], newsizes=size[!trial], newlabels=which(!trial))
detach(circuit)
data(pcmanufact)
attach(pcmanufact)
qcc(x, sizes=size, type="u")
detach(pcmanufact)
data(dyedcloth)
attach(dyedcloth)
qcc(x, sizes=size, type="u")
# 標準化されたコントロールチャート
q <- qcc(x, sizes=size, type="u", plot=FALSE)
z <- (q$statistics - q$center)/sqrt(q$center/q$size)
plot(z, type="o", ylim=range(z,3,-3), pch=16)
abline(h=0, lty=2)
abline(h=c(-3,3), lty=2)
detach(dyedcloth)
# 粘度 data (Montgomery, pag. 242)
x <- c(33.75, 33.05, 34, 33.81, 33.46, 34.02, 33.68, 33.27, 33.49, 33.20,33.62, 33.00, 33.54, 33.12, 33.84)
qcc(x, type="xbar.one")
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*記念カキコ・スペース
訳等直した方は，このスペースにでも記念カキコをどうぞ．（強制ではありません）
2005/11/5 Rev.00 otz http://blog.goo.ne.jp/otz0101
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