• Haremos esto para poder plotear

pc.volume <- ss.data.pc$pc.volume
pc.density <- ss.data.pc$pc.density
plot (pc.volume ~ pc.density, pch = 16)

Ejercicio:

Realizar esto en una presentación:

• agregar nombre de ejes
• agregar título

• cambiar puntos por líneas de trazo Realizar lo mismo en un documento PDF

  Centrar la figura y poner caption

• El fabricante de cartucho de impresora distribuye su producto a cinco regiones.

• Defectuosos !!! (inesperado)

• Habitualmente había sólo 5 defectuosos

• Siempre es preferible hacer informes en ByN y evitar el color

barplot(as.matrix(ss.data.pc.r[,2:3]),
las = 1,
beside = TRUE,
legend = ss.data.pc.r[,1],
args.legend = list(x=3.5,y=60),
main = "Gráfico de Barras de Defectos por Región y Tipo",
sub = "Ejemplo 2 Cartuchos Reciclados")
abline(h = 5,
col = "#666666")

• Solo se puede usar en variables continuas
• Área proporcional a la fecuencia
• Puedo hacer alturas absolutas o relativas

hist (ss.data.pc$pc.volume,
main = "Printer Cartridge Volume",
xlab = "Volumen", ylab="Densidad",
col = "#BBBBBB",
border = "white",
bg = "red",
freq = FALSE,
ylim = c(0,0.4))

curve (dnorm(x,16,1),
add = TRUE,
lty = 2,
lwd = 2)

lines (density(ss.data.pc$pc.volume),
lwd = 2,col="red")

text (label = expression(paste(mu==16, 
"; ",
sigma==1,
sep = "")),
x = 16.5,
y = 0.4,
adj = c(0,1))
grid()
box()

• Smooth Scatter
• Tratando de minimizar el error cuadrático
• Pero lo hace con conjuntos de tres puntos
• Utiliza suvizado Bezier o SPLine

scatter.smooth(x=pc.volume, y=pc.density, main="Volumen ~ Densidad")  # scatterplot

• Un gráfico de serie es un gráfico bidimensional donde el eje x
• Eje y es una CTQ parámetro críticos para la calidad
• Es característica y distintiva de cada proceso

plot (ss.data.pc$pc.volume,
type = "b",
pch = 16,
ylim = c(12,20),
axes = FALSE,
main = "Run Chart (gráfica control de proceso) Volumen",
sub = "Cartuchos de Toner",
xlab = "Run (Lote)",
ylab = "Volumen")
axis(1,
at = 1:24,
cex.axis = 0.7)
axis(2)
box()
grid()
abline(h = 16,
lwd = 2)

• Es similar a un gráfico de serie de tiempo
• Se usa cuando tenemos más de una observación en cada serie (por ejemplo, lotes, días, etc.).
• A corto plazo la variación es una dentro de cada subgrupo
• A largo plazo es aquella a la que tiende entre todos los grupos.

stripchart(pc.volume ~ pc.batch,
data = ss.data.pc,
pch = "-",
cex = 3,
xlab = "Batch (Lote de Fabricación)",
ylab = "Volumen",
ylim = c(12,20),
vertical = TRUE,
main = "Grpaficas de Nivel o Tier Chart (Volumen)",
sub = "Printer Cartridge Example")
grid()
for (i in 1:6){
lines(x = rep(i,2),
lwd = 3,
col = "#666666",
y = c(max(ss.data.pc$pc.volume[ss.data.pc$pc.batch==i]), min(ss.data.pc$pc.volume[ss.data.pc$pc.batch==i])))}
abline(h = 16,
lwd = 2)

my.bp <- boxplot(ss.data.pc$pc.volume,
col = "#CCCCCC",
main = "Box Plot of Volume",
sub = "Printer Cartridge Example",
ylab = "Volume",
range = 0.7)
text (x = rep(1, length(my.bp$out)),
y = my.bp$out,
labels = which(ss.data.pc$pc.volume==my.bp$out),
pos = 4)

str(my.bp)

List of 6
 $ stats: num [1:5, 1] 13.8 15 15.9 16.8 18
 $ n    : num 24
 $ conf : num [1:2, 1] 15.4 16.5
 $ out  : num 18.2
 $ group: num 1
 $ names: chr ""

class(my.bp)

[1] "list"

summary(my.bp)

      Length Class  Mode     
stats 5      -none- numeric  
n     1      -none- numeric  
conf  2      -none- numeric  
out   1      -none- numeric  
group 1      -none- numeric  
names 1      -none- character