richiamo la libreria per il controllo statistico di qualitÃ
library(qcc)
## Package 'qcc' version 2.7
## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.
apro il dataset e lo leggo
data(pcmanufact)
#?pcmanufact
pcmanufact
## x size
## 1 10 5
## 2 12 5
## 3 8 5
## 4 14 5
## 5 10 5
## 6 16 5
## 7 11 5
## 8 7 5
## 9 10 5
## 10 15 5
## 11 9 5
## 12 5 5
## 13 7 5
## 14 11 5
## 15 12 5
## 16 6 5
## 17 8 5
## 18 10 5
## 19 7 5
## 20 5 5
La variabile size rappresenta il numero di computer ispezionati, la variabile x rappresenta il numero di non conformitÃ
costruisco la carta di controllo c
cchart_pc<-qcc(pcmanufact$x,type="c",data.name = "Total number of nonconformities per sample" )
costruisco la carta di controllo u
uchart_pc<-qcc(pcmanufact$x, sizes=pcmanufact$size, type="u",data.name = "Mean number of nonconformities per sampling unit")
ora apriamo un altro dataset
data(orangejuice)
#?orangejuice
orangejuice
## sample D size trial
## 1 1 12 50 TRUE
## 2 2 15 50 TRUE
## 3 3 8 50 TRUE
## 4 4 10 50 TRUE
## 5 5 4 50 TRUE
## 6 6 7 50 TRUE
## 7 7 16 50 TRUE
## 8 8 9 50 TRUE
## 9 9 14 50 TRUE
## 10 10 10 50 TRUE
## 11 11 5 50 TRUE
## 12 12 6 50 TRUE
## 13 13 17 50 TRUE
## 14 14 12 50 TRUE
## 15 15 22 50 TRUE
## 16 16 8 50 TRUE
## 17 17 10 50 TRUE
## 18 18 5 50 TRUE
## 19 19 13 50 TRUE
## 20 20 11 50 TRUE
## 21 21 20 50 TRUE
## 22 22 18 50 TRUE
## 23 23 24 50 TRUE
## 24 24 15 50 TRUE
## 25 25 9 50 TRUE
## 26 26 12 50 TRUE
## 27 27 7 50 TRUE
## 28 28 13 50 TRUE
## 29 29 9 50 TRUE
## 30 30 6 50 TRUE
## 31 31 9 50 FALSE
## 32 32 6 50 FALSE
## 33 33 12 50 FALSE
## 34 34 5 50 FALSE
## 35 35 6 50 FALSE
## 36 36 4 50 FALSE
## 37 37 6 50 FALSE
## 38 38 3 50 FALSE
## 39 39 7 50 FALSE
## 40 40 6 50 FALSE
## 41 41 2 50 FALSE
## 42 42 4 50 FALSE
## 43 43 3 50 FALSE
## 44 44 6 50 FALSE
## 45 45 5 50 FALSE
## 46 46 4 50 FALSE
## 47 47 8 50 FALSE
## 48 48 5 50 FALSE
## 49 49 6 50 FALSE
## 50 50 7 50 FALSE
## 51 51 5 50 FALSE
## 52 52 6 50 FALSE
## 53 53 3 50 FALSE
## 54 54 5 50 FALSE
La variabile size rappresenta la taglia del campione, la variabile D il numero di difetti, sample l’id del campione e trial (variabile booleana) vale true se il campione è di prova
memorizziamo tutte le variabii incluse nel dataset
attach(orangejuice)
costruiamo la carta di controllo p
pchart_oj<-qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p")
Individuo i segnali
segnali<-pchart_oj$violations$beyond.limits
Adesso osservo come, se non tolgo i segnali, come la carta etichetta i nuovi dati
# se non tolgo i segnali
pchart_oj_all<-qcc(D[trial], sizes=size[trial], type="p",data.name="Trail",newdata=D[!trial],newsizes=size[!trial],newdata.name = "test set")
Vediamo ora, invece, come la carta etichetta i nuovi dati se elimino i segnali
# tolgo i segnali:
pchart_oj_adjust<-qcc(D[trial][-segnali], sizes=size[trial][-segnali], type="p")
pchart_oj_all_adjust<-qcc(D[trial][-segnali], sizes=size[trial][-segnali], type="p",data.name="Trail",newdata=D[!trial],newsizes=size[!trial],newdata.name = "test set")