setwd("~/PYE VERANO")
#Gráficas de cont
#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(9)
#grafico de control de tipo " i " para valores individuales
#crear un vector de variables aleatorias que se distribuyen
#de forma normal
y <- rnorm(36)
#Generar gráfico de control de tipo i
qic(y, chart = "i")
#desviación estándar
de = sd(y)
de
## [1] 0.9914001
#Media aritmética
me = mean(y)
me
## [1] 0.0225614
#cuando tenemos un valor extremo
y[25] <-8
#grafica de control de tipo i, con 1 valor extremo
#Valor fuera de control
qic(y, chart="i")
#CONCLUSIONES
#El valor central de la gráfica es 3.5, y su valor extremo es 9.
#Un gráfico de control es una herramientaes un diagrama que muestra los valores
#producto de la medición de una característica de calidad, ubicados en una serie
#cronológica. En él establecemos una línea central o valor nominal, que suele ser el
#objetivo del proceso o el promedio histórico, junto a uno o más límites de
#control, tanto superior como inferior, usados para determinar cuándo es
#necesario analizar una eventualidad.
#La estructura de las gráficas contiene una “línea central” (LC), una línea
#superior que marca el “límite superior de control” (LSC), y una línea inferior
#que marca el “límite inferior de control” (LIC). Los puntos contienen
#información sobre las lecturas hechas; pueden ser promedios de grupos de
#lecturas, o sus rangos, o bien las lecturas individuales mismas. Los límites
#de control marcan el intervalo de confianza en el cual se espera que caigan
#los puntos.