ejercicio6.R

#Ejercicio 6 

setwd("~/PROBABILIDAD Y ESTADISTICA")

#Teoria
#¿Que es un grafico de control?
#Los gráficos de control sirven para poder analizar el comportamiento de diferentes procesos y poder prever posibles fallos de producción mediante métodos estadísticos. Se utilizan en la mayoría de los procesos industriales.

#Antecedentes.
#Los gráficos de control sirven para poder analizar el comportamiento de diferentes procesos y poder prever posibles fallos de producción mediante métodos estadísticos. Se utilizan en la mayoría de los procesos industriales.
#Las primeras gráficas de control SPC fueron desarrolladas en los años 1920 por Walter Shewhart, en la empresa especializada en la fabricación de teléfonos Western Electrics, en Illinois
#Shewart identificó dos causas posibles de variaciones de proceso: causas asignables y causas aleatorias. En base a esta identificación, desarrolló una gráfica de control que permitiera distinguir las dos posibles causas de variaciones dentro del proceso productivo, considerando controles de piezas producidas por variables (mediciones) y por atributos (OK/NOK).
#La gráfica desarrollada por Shewart fue posteriormente perfeccionada por Edwards Deming y Joseph Juran, de la empresa Hawthorne. Shewart, Deming y Juran se consideran los “padres” y precursores del control SPC tal y como lo conocemos hoy en día.

#Informacion extraida de:
#http://www.measurecontrol.com/la-historia-del-spc/#:~:text=Las%20primeras%20gr%C3%A1ficas%20de%20control,tel%C3%A9fonos%20Western%20Electrics%2C%20en%20Illinois.&text=La%20gr%C3%A1fica%20desarrollada%20por%20Shewart,Juran%2C%20de%20la%20empresa%20Hawthorne.
#https://es.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%A1fico_de_control


#Gráficas de control
#sirve para analizar la variabilidad de un proceso
#y saber si está "bajo control" o no, para esto utiliza
#LCS = 3 desviaciones por encima de la media
#LCI = 3 desviaciones por debajo de la media
#Valor medio = la media aritmética
#Valores individuales (i) = xi 

#Para esto usaremos el paquete qicharts
library(qicharts)

## qicharts will no longer be maintained. Please consider moving to qicharts2: https://anhoej.github.io/qicharts2/.

#Dado que estamos utilizando variales aleatorias
#vamos a establecer un valor semilla de 7
#para fines de reproducibilidad
set.seed(10)

#grafico de control de tipo " i " para valores individuales
#crear un vector de variables aleatorias que se distribuyen
#de forma normal

y <- rnorm(34)

#Generar gráfico de control de tipo i
qic(y, chart = "i")

#desviación estándar
de = sd(y)
de

## [1] 0.8899234

#Media aritmética 
me = mean(y)
me

## [1] -0.3270143

#cuando tenemos un valor extremo
y[17] <-4

#grafica de control de tipo i, con 1 valor extremo
#Valor fuera de control
qic(y, chart="i")