qcc_function

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

【】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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