Práctica n°3 : Cartas de control para variables en R

In [4]:

    

## Primero debemos leer los datos y almacenarlos en una variable
a=read.csv("datospar.csv", header=T)
head(a) # para validar como se leyeron los datos (las primeras lineas)


    

    






Muestra
Replica_1
Replica_2
Replica_3
Replica_4
Replica_5

	
1   
83.0
81.2
78.7
75.7
77.0
	
2   
88.6
78.3
78.8
71.0
84.2
	
3   
85.7
75.8
84.3
75.2
81.0
	
4   
80.8
74.4
82.5
74.1
75.7
	
5   
83.4
78.4
82.6
78.2
78.9
	
6   
75.3
79.9
87.3
89.7
81.8

In [5]:

    

tabla=a[,-1] # a la variable a que contiene los datos originales, le estoy quitando la columna 1 y lo almacenamos en tabla 

# [fila,columna] el - indica retirar la columna deseada, en este caso es la columna 1

tabla=data.frame(tabla) # Creamos un data frame que es una tabla de datos que no contiene elementos faltantes es de tamaño mxm

### Recuerde que se debe iniciar siempre por la carta R

Rangos=qcc(data=tabla, type="R") # hacemos uso de la función qcc y le indicamos los datos a los que le realizaremos la carta de
                                 # Control y le indicamos que tipo de carta es.


    

In [6]:

    

# Como se puede obsvar hay un punto fuera de control que nos indica que el proceso esta fuera de control.
Rangos$violations # me indica los puntos que estan fuera de control, ya sea por estar fuera de los limites o tener corrimiento


    

    






	
$beyond.limits
		
9
	
$violating.runs
		

In [10]:

    

tabla2=tabla[-9,] # Se retira la muestra 9, recuerde que ahora es una fila la que se desea eliminar  
Rangos=qcc(data=tabla2, type="R") # volvemos a realizar la carta R


    

In [12]:

    

Medias=qcc(data=tabla2, type="xbar")


    

In [ ]:

    




    

In [14]:

    

# Para calcular la capacidad del proceso usaremos la función process.capability los datos que este necesita 
# para determinar la capacidad es la grafica xbar e indicarle los limites de especificaciones que al ser dos valores
# uno inferior y otro superior se le debe anteponer el comando c() que indica concatenación
capacidad=process.capability(object=Medias,spec.limits=c(70.5,85.7))


    

    




Process Capability Analysis

Call:
process.capability(object = Medias, spec.limits = c(70.5, 85.7))

Number of obs = 95           Target = 78.1
       Center = 79.43           LSL = 70.5
       StdDev = 3.731           USL = 85.7

Capability indices:

       Value    2.5%   97.5%
Cp    0.6789  0.5820  0.7757
Cp_l  0.7980  0.6870  0.9090
Cp_u  0.5599  0.4723  0.6475
Cp_k  0.5599  0.4555  0.6643
Cpm   0.6394  0.5436  0.7350

Exp<LSL 0.83%	 Obs<LSL 0%
Exp>USL 4.7%	 Obs>USL 4.2%






    

In [ ]: