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")


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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Last-modified: 2015-03-01 (日) 01:15:59 (1727d)