R语言实现Xbar-R控制图
Xbar-R控制图在质量管理中主要用于对计量数据进行检测,以达到控制对象质量的目的。
虽然用Excel可以轻松实现控制图的操作,不过作为R软件初学者,我试着用仅有的一点R语言知识进行了控制图的绘制操作。虽然画出来了但是代码实在是低效,以后再慢慢改进吧。
> data <-
read.csv("kzt.csv") #打开数据
> D3 <-
0; D4 <- 2.114; A2 <-0.577
#三个系数,下文会用到
1.###计算各样本的极差
> r1 <-
c()
> for(i in 1:20) r1[i]
<- max(data[i,])-min(data[i,])
2.###计算极差上下界,并画出R控制图
> UCL_R
<- D4*mean(r1)
> CL_R <-
mean(r1)
> LCL_R
<- D3*mean(r1)
> plot(r1,
type="o",ylim=c(0,40),main="Range")
> abline(h=UCL_R,
lty='dashed')
> abline(h=CL_R)
> abline(h=LCL_R,
lty='dashed')
存在有出界值。利用which()函数确定出界位置(虽然能直接看出是样本7)
>
which(r1>UCL_R)
[1] 7
3.###把样本7从数据中删掉然后对样本进行重新编号
> data <-
data[-7,]
> rownames(data)
<- 1:nrow(data)
4.###重新计算各样本的极差
> r11 <-
c()
> for(i in 1:19) r11[i]
<- max(data[i,])-min(data[i,])
5.###重新计算极差上下界,并画出R控制图(代码如2,将r1换成r11即可)
此时R图判稳。接下来作Xbar图。
6.###计算各样本的均值
> m1 <-
c()
> for(i in 1:19) m1[i]
<- apply(data[i,],1,mean)
7.###计算均值上下界,并画出Xbar控制图(套路跟画极值控制图差不多)
> UCL_M
<- mean(m1) A2*mean(r11)
> CL_M <-
mean(m1)
> LCL_M
<- mean(m1)-A2*mean(r11)
>
plot(m1,type="o",ylim=c(60,90),main="Mean")
> abline(h=UCL_M,
lty='dashed')
> abline(h=LCL_M,
lty='dashed')
> abline(h=CL_M)
有出界值,找出出界值
> which(m1
[1] 13
8.###把样本13从数据中删掉然后对样本进行重新编号
> data <-
data[-13,]
> rownames(data)
<- 1:nrow(data)
9.###重新计算各样本均值、极差和均值上下界,并画出R控制图和Xbar控制图
此时Xbar与R图都判稳,生产过程的均值与变异度都处于稳态。延长统计过程状态下的Xbar-R图的控制限,即可进入控制用控制图阶段,实现对过程的日常控制。
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