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訳等間違っている時は，ガンガン直してください．
oc.curves {qcc} R Documentation
【】内訳注
'qcc'オブジェクトのための検査特性曲線【operating characteristic curves】を作図する．
oc.curves(object, ...)
oc.curves.xbar(object, n, c = seq(0, 5, length=101), nsigmas = object$nsigmas, identify=FALSE)
oc.curves.p(object, nsigmas = object$nsigmas, identify = FALSE)
oc.curves.c(object, nsigmas = object$nsigmas, identify = FALSE)
検査特性曲線は，検出されなかった工程上のシフトの情報を視覚的に提供する．oc.curvesは'qcc'オブジェクトの種類によるプロパーな関数に呼ばれる一般関数である．残りの引数は，図の種類により決められた関数に渡す．
戻り値（非表示）は，β値（第２種のエラーの確率を示す）のマトリクスまたはベクタである．
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．）】
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.
qcc
data(pistonrings)
attach(pistonrings)
diameter <- qcc.groups(diameter, sample)
beta <- oc.curves.xbar(qcc(diameter, type="xbar", nsigmas=3, plot=FALSE))
print(round(beta, digits=4))
# or to identify points on the plot use
## Not run: oc.curves.xbar(qcc(diameter, type="xbar", nsigmas=3, plot=FALSE), identify=TRUE)
detach(pistonrings)
data(orangejuice)
attach(orangejuice)
beta <- oc.curves(qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p", plot=FALSE))
print(round(beta, digits=4))
# or to identify points on the plot use
## Not run: oc.curves(qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p", plot=FALSE), identify=TRUE)
detach(orangejuice)
data(circuit)
attach(circuit)
q <- qcc(x[trial], sizes=size[trial], type="c", plot=FALSE)
beta <- oc.curves(q)
print(round(beta, digits=4))
# or to identify points on the plot use
## Not run: oc.curves(qcc(x[trial], sizes=size[trial], type="c", plot=FALSE), identify=TRUE)
detach(circuit)
訳等直した方は，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
