Caros amigos da lista. Tenho 3507 medidas de tempo de doação distribuídas por dias conforme a tabela abaixo. 01 02 03 04 05 07 08 09 10 11 14 15 16 17 18 19 21 22 23 25 26 28 29 30 31 92 165 154 113 237 146 139 156 92 149 147 142 120 123 142 125 111 94 84 85 73 91 140 130 105 Gostaria de plotar os gráficos xbarra e o da amplitude para esses tempos. Usei a rotina abaixo como o Eder me indicou: amostra = sample(rep(1:631,5),3155) #rever esses parâmetros, pois só postei uma amostra require(qcc) tem <- qcc.groups(tempo,amostra) Plotei o gráfico e funcionou, me mostrando os tempos e os grupos de amostra. Funcioniou, só que me deparei com outro problema, essa rotina me dá o tempo e o número da amostra, como faço para ver o dia em que o tempo ou amostra de tamanho 5 foi registrada. Ou seja, necessito mostrar o gráfico com o tempo e os dias do registro do tempo em amostras de tamanho 5. No link abaixo tem um link para o arquivo que estou usando com 300 observações. http://www.datafilehost.com/d/e38f36e0 [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
Edson, boa tarde! Preciso entender melhor o que você precisa, pois não tenho conhecimento específico sobre o pacote ou análise que você pretende usar.. A sugestão que te passei, 'embaralha' os casos com sample. Então cada grupo vai trazer 5 observações tomadas aleatoriamente, sem se preocupar com que dia pertencem. É possível retornar o dias utilizados, mas eles tendem a ser totalmente distintos em cada grupo. Você precisa que cada grupo tenha dados de um único dia? Se quer os dados sequenciados retire o sample(). Porém pode haver um vício na amostragem, uma vez que parece que seus dados estão ordenados dentro de cada dia. Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
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Edson, boa tarde! Não sei se irá lhe atender, mas tentei alguma coisa com os dados de exemplo que você havia enviado (n=300). ### <code r> ### restaurando dados de exemplo! dat <- data.frame(tempo=c(30.48,32.17,32.32,32.68,33.42,34.1,34.33,35.12,35.95,36.18,36.73,36.75,36.78,37.05,37.18,38.1,38.4,40.05,40.62,40.87,41.33,41.38,41.5,41.63,43.38,43.65,43.85,43.88,44.37,45.67,45.73,46.17,46.5,46.75,47.17,47.55,47.63,47.65,49.62,49.85,49.98,50.65,51.15,51.67,51.7,51.97,53.12,53.23,53.77,54.08,54.18,54.32,54.65,54.98,55.55,56.47,58.13,58.65,58.93,59.2,59.67,59.92,60.08,60.28,60.63,60.93,61.78,62.58,63.42,63.93,64.13,65.12,66.02,66.55,67.23,67.85,71.32,73.03,73.68,75.1,75.52,79.75,79.93,80.88,81.23,91.85,103.73,109.27,115.65,123.63,131.88,173.28,30.68,31.68,32.1,33.12,33.25,33.48,34.5,35.15,35.52,35.87,36.52,36.63,36.75,39.32,40.37,41.4,41.57,41.57,41.78,43.85,44.05,44.97,45.47,45.93,47.03,47.1,47.35,47.63,48.3,48.38,48.62,48.85,48.88,49,49.87,50.65,50.73,51.07,51.42,51.8,52.08,52.72,52.83,53.23,53.32,53.57,53.68,54,54.12,54.23,54.28,54.5,55.13,55.32,55.65,55.85,56.02,56.15,56.43,56.45,56.58,56.58,57.22,57.77,57.78,58.17,58.43,58.57,58.58,59.38,59.8,59.87,60.18,60.67,61.35,61.42,61.6,62.07,62.18,62.42,63.07,63.93,64.57,65.2,65.33,65.78,65.8,66.38,66.55,66.78,67.07,67.43,67.57,68.28,68.3,68.32,68.43,68.68,68.82,69,69.55,70.22,70.58,71.42,71.6,72.13,72.17,72.55,72.57,72.67,72.7,72.8,72.8,73.38,73.38,73.67,74.28,75.05,75.4,75.53,75.75,76.6,77.75,78.22,78.42,78.47,78.63,79.27,79.58,79.78,80.18,81.53,81.78,82.17,84.87,85.07,85.2,85.77,86.37,87.25,88.78,88.93,88.98,89.68,91,92.62,93.5,93.83,95.12,97.1,97.23,97.77,98.83,101.47,107.87,108.17,109.07,112.25,112.58,113.53,113.75,119.48,121.32,132.88,139.73,31.95,32.4,35.2,35.35,36.62,36.88,37.62,38.65,39.68,40.05,41.25,41.28,42,42.03,42.23,42.63,42.67,43.02,43.32,43.32,44.23,44.27,44.7,45.08,46.42,48.17,48.25,49.55,50.13,50.85,50.97,51.85,52.28,52.85,52.9,53.13,54.23,54.98,55.45,56.28,56.53,57.33,57.75), dia_doa=rep(c(1:3), c(92,165,43))) table(dat$dia_doa) ### (r)andom (Pos)itions (dentro de cada dia) {set.seed(765); rPos <- unlist(sapply(unique(dat$dia_doa), function(x) sample(which(dat$dia_doa==x))))} ### set.seed() é pra controle do CMR, considere removê-lo rDat <- dat[rPos,]; head(rDat) rDat$dia_doa ### observe que não muda ordem dos dias! dN <- unique(table(dat$dia_doa)) ### dados em cada dia! grp <- NULL; for (n in dN) grp <- c(grp, rep(1:ceiling(n/5), each=5, len=n)) ### grupos dentro de dias DAT <- cbind(rDat, grp); row.names(DAT) <- NULL; head(DAT) DAT$id <- DAT$dia_doa*1000+DAT$grp ### cria um id/label único para grupos! ### Caso deseje remover dados/grupos incompletos... grp.i <- names(table(DAT$id))[table(DAT$id)<5];grp.i ### grupos incompletos dat.i <- unlist(sapply(grp.i, function(x) which(DAT$id==x))); dat.i ### dados pertencentes a grupos incompletos DAT[dat.i,] ### linhas dos grupos incompletos DATCompl <- DAT[-dat.i,] ### só grupos completos table(DATCompl$dia_doa) table(DATCompl$id) ### require(qcc) qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id)) ### todos qcc(qcc.groups(DATCompl$tempo, DATCompl$id)) ### somente completos ### </code> Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
Eder, muito obrigado, ajudou muito, vi que tenho no mesmo dia vários grupos. Como faço para ter um único resultado por dia? Ou seja, para cada dia um único ponto no gráfico. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Terça-feira, 18 de Março de 2014 12:52, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, boa tarde! Não sei se irá lhe atender, mas tentei alguma coisa com os dados de exemplo que você havia enviado (n=300). ### <code r> ### restaurando dados de exemplo! dat <- data.frame(tempo=c(30.48,32.17,32.32,32.68,33.42,34.1,34.33,35.12,35.95,36.18,36.73,36.75,36.78,37.05,37.18,38.1,38.4,40.05,40.62,40.87,41.33,41.38,41.5,41.63,43.38,43.65,43.85,43.88,44.37,45.67,45.73,46.17,46.5,46.75,47.17,47.55,47.63,47.65,49.62,49.85,49.98,50.65,51.15,51.67,51.7,51.97,53.12,53.23,53.77,54.08,54.18,54.32,54.65,54.98,55.55,56.47,58.13,58.65,58.93,59.2,59.67,59.92,60.08,60.28,60.63,60.93,61.78,62.58,63.42,63.93,64.13,65.12,66.02,66.55,67.23,67.85,71.32,73.03,73.68,75.1,75.52,79.75,79.93,80.88,81.23,91.85,103.73,109.27,115.65,123.63,131.88,173.28,30.68,31.68,32.1,33.12,33.25,33.48,34.5,35.15,35.52,35.87,36.52,36.63,36.75,39.32,40.37,41.4,41.57,41.57,41.78,43.85,44.05,44.97,45.47,45.93,47.03,47.1,47.35,47.63,48.3,48.38,48.62,48.85,48.88,49,49.87,50.65,50.73,51.07,51.42,51.8,52.08,52.72,52.83,53.23,53.32,53.57,53.68,54,54.12,54.23,54.28,54.5,55.13,55.32,55.65,55.85,56.02,56.15,56.43,56.45,56.58,56.58,57.22,57.77,57.78,58.17,58.43,58.57,58 .58,59.38,59.8,59.87,60.18,60.67,61.35,61.42,61.6,62.07,62.18,62.42,63.07,63.93,64.57,65.2,65.33,65.78,65.8,66.38,66.55,66.78,67.07,67.43,67.57,68.28,68.3,68.32,68.43,68.68,68.82,69,69.55,70.22,70.58,71.42,71.6,72.13,72.17,72.55,72.57,72.67,72.7,72.8,72.8,73.38,73.38,73.67,74.28,75.05,75.4,75.53,75.75,76.6,77.75,78.22,78.42,78.47,78.63,79.27,79.58,79.78,80.18,81.53,81.78,82.17,84.87,85.07,85.2,85.77,86.37,87.25,88.78,88.93,88.98,89.68,91,92.62,93.5,93.83,95.12,97.1,97.23,97.77,98.83,101.47,107.87,108.17,109.07,112.25,112.58,113.53,113.75,119.48,121.32,132.88,139.73,31.95,32.4,35.2,35.35,36.62,36.88,37.62,38.65,39.68,40.05,41.25,41.28,42,42.03,42.23,42.63,42.67,43.02,43.32,43.32,44.23,44.27,44.7,45.08,46.42,48.17,48.25,49.55,50.13,50.85,50.97,51.85,52.28,52.85,52.9,53.13,54.23,54.98,55.45,56.28,56.53,57.33,57.75), dia_doa=rep(c(1:3), c(92,165,43))) table(dat$dia_doa) ### (r)andom (Pos)itions (dentro de cada dia) {set.seed(765); rPos <- unlist(sapply(unique(dat$dia_doa), function(x) sample(which(dat$dia_doa==x))))} ### set.seed() é pra controle do CMR, considere removê-lo rDat <- dat[rPos,]; head(rDat) rDat$dia_doa ### observe que não muda ordem dos dias! dN <- unique(table(dat$dia_doa)) ### dados em cada dia! grp <- NULL; for (n in dN) grp <- c(grp, rep(1:ceiling(n/5), each=5, len=n)) ### grupos dentro de dias DAT <- cbind(rDat, grp); row.names(DAT) <- NULL; head(DAT) DAT$id <- DAT$dia_doa*1000+DAT$grp ### cria um id/label único para grupos! ### Caso deseje remover dados/grupos incompletos... grp.i <- names(table(DAT$id))[table(DAT$id)<5];grp.i ### grupos incompletos dat.i <- unlist(sapply(grp.i, function(x) which(DAT$id==x))); dat.i ### dados pertencentes a grupos incompletos DAT[dat.i,] ### linhas dos grupos incompletos DATCompl <- DAT[-dat.i,] ### só grupos completos table(DATCompl$dia_doa) table(DATCompl$id) ### require(qcc) qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id)) ### todos qcc(qcc.groups(DATCompl$tempo, DATCompl$id)) ### somente completos ### </code> Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
Edson, bom dia! Um ponto por dia simplifica bastante o procedimento e você pode dispensar praticamente todo o código anteriormente enviado. Tendo criado (ou restaurado) o objeto de dados 'dat', utilize: ### qcc.groups(data, sample) qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa) qcc(qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa)) Reforçando que serão amostras de tamanhos distintos. Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 21 de março de 2014 08:47, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>escreveu:
Eder, muito obrigado, ajudou muito, vi que tenho no mesmo dia vários grupos.
Como faço para ter um único resultado por dia? Ou seja, para cada dia um único ponto no gráfico.
[ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
Era isso mesmo que precisava. Agora tenho as seguintes perguntas: Como faço para fixar os limites em 2 sigmas, usando o comando que vi no help não funcionou, não sei por que. Quando uso size ele fixa, mas não me permite mexer no nsigma. tem algo que não estou sabendo fazer. Veja se você consegue alguma sugestão. Muito obrigado pela sua atenção Eder. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 10:09, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, bom dia! Um ponto por dia simplifica bastante o procedimento e você pode dispensar praticamente todo o código anteriormente enviado. Tendo criado (ou restaurado) o objeto de dados 'dat', utilize: ### qcc.groups(data, sample) qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa) qcc(qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa)) Reforçando que serão amostras de tamanhos distintos. Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 21 de março de 2014 08:47, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Eder, muito obrigado, ajudou muito, vi que tenho no mesmo dia vários grupos.
Como faço para ter um único resultado por dia? Ou seja, para cada dia um único ponto no gráfico.
[ ]'s.
Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
A rotina que você me mandou funciona, consegui estabelecer o limite para dois sigmas, mas o limite aparece variável(oscilando) como faço para fixa-lo em dois sigmas [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 10:57, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Era isso mesmo que precisava. Agora tenho as seguintes perguntas: Como faço para fixar os limites em 2 sigmas, usando o comando que vi no help não funcionou, não sei por que. Quando uso size ele fixa, mas não me permite mexer no nsigma. tem algo que não estou sabendo fazer. Veja se você consegue alguma sugestão. Muito obrigado pela sua atenção Eder. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 10:09, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, bom dia! Um ponto por dia simplifica bastante o procedimento e você pode dispensar praticamente todo o código anteriormente enviado. Tendo criado (ou restaurado) o objeto de dados 'dat', utilize: ### qcc.groups(data, sample) qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa) qcc(qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa)) Reforçando que serão amostras de tamanhos distintos. Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 21 de março de 2014 08:47, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Eder, muito obrigado, ajudou muito, vi que tenho no mesmo dia vários grupos.
Como faço para ter um único resultado por dia? Ou seja, para cada dia um único ponto no gráfico.
[ ]'s.
Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
Eder e caros amigos, como disse anteriormente, os limites do gráfico estão aparecendo como variáveis, acho que o que torna os limites fixos é o parâmetro nsize, nos dados tenho os seguintes tamanhos: Dia 01 02 03 04 05 07 08 09 10 11 14 15 16 17 18 19 21 22 23 25 amo 92 166 142 113 193 153 139 159 100 149 155 136 130 127 136 132 118 102 84 91 dia 26 28 29 30 31 amo 71 94 129 120 108 Como resolver esse problema? [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 11:58, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: A rotina que você me mandou funciona, consegui estabelecer o limite para dois sigmas, mas o limite aparece variável(oscilando) como faço para fixa-lo em dois sigmas [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 10:57, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Era isso mesmo que precisava. Agora tenho as seguintes perguntas: Como faço para fixar os limites em 2 sigmas, usando o comando que vi no help não funcionou, não sei por que. Quando uso size ele fixa, mas não me permite mexer no nsigma. tem algo que não estou sabendo fazer. Veja se você consegue alguma sugestão. Muito obrigado pela sua atenção Eder. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Sexta-feira, 21 de Março de 2014 10:09, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, bom dia! Um ponto por dia simplifica bastante o procedimento e você pode dispensar praticamente todo o código anteriormente enviado. Tendo criado (ou restaurado) o objeto de dados 'dat', utilize: ### qcc.groups(data, sample) qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa) qcc(qcc.groups(dat$tempo, dat$dia_doa)) Reforçando que serão amostras de tamanhos distintos. Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 21 de março de 2014 08:47, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Eder, muito obrigado, ajudou muito, vi que tenho no mesmo dia vários grupos.
Como faço para ter um único resultado por dia? Ou seja, para cada dia um único ponto no gráfico.
[ ]'s.
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Edson, boa tarde! Como não tenho experiência efetiva com o teste e pacote que você está aplicando, minha colaboração fica comprometida. Contudo, acredito que a razão para não conseguir fixar os limites é justamente pelo tamanho diferentes dos grupos. Os parâmetros estátísticos se tornem variáveis de acordo com o dia empregado. O nsigma pode ser mudado, mais ainda sim será variável, a não ser que fixe o número de indivíduos no grupo (sizes). Calcular os limites independentemente da rotina do qcc e informá-los no comando também é possível, mas não me parece correto ou lógico. qcc(tmp) qcc(tmp, nsigma=2) qcc(tmp, sizes=43, nsigmas=2) qcc(tmp, sizes=43, nsigmas=3) qcc(tmp, limits=c(55,70)) Acho que dá pra avançar na questão estudando o help do pacote. Por outro lado, também seria bom avaliar o delineamento adotado. Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
Eder, talvez uma rotina para sortear de cada dia 20 ou 25 amostras de tamanho 5, para então pilotar o gráfico. Faço esse experimento no excell, com 20 amostras de tamanho 5. Quero migrar para fazer no R, pois é mais confiável e mais rápido na elaboração. As amostras incompletas eu na ousaria no gráfico. Alguma sugestão ? Muito obrigado até aqui. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas
Edson, boa noite! Código adaptado para 25 observações por dia (5 grupos com 5 observações). ### <code r> ### restaurando dados de exemplo! dat <- data.frame(tempo=c(30.48,32.17,32.32,32.68,33.42,34.1,34.33,35.12,35.95,36.18,36.73,36.75,36.78,37.05,37.18,38.1,38.4,40.05,40.62,40.87,41.33,41.38,41.5,41.63,43.38,43.65,43.85,43.88,44.37,45.67,45.73,46.17,46.5,46.75,47.17,47.55,47.63,47.65,49.62,49.85,49.98,50.65,51.15,51.67,51.7,51.97,53.12,53.23,53.77,54.08,54.18,54.32,54.65,54.98,55.55,56.47,58.13,58.65,58.93,59.2,59.67,59.92,60.08,60.28,60.63,60.93,61.78,62.58,63.42,63.93,64.13,65.12,66.02,66.55,67.23,67.85,71.32,73.03,73.68,75.1,75.52,79.75,79.93,80.88,81.23,91.85,103.73,109.27,115.65,123.63,131.88,173.28,30.68,31.68,32.1,33.12,33.25,33.48,34.5,35.15,35.52,35.87,36.52,36.63,36.75,39.32,40.37,41.4,41.57,41.57,41.78,43.85,44.05,44.97,45.47,45.93,47.03,47.1,47.35,47.63,48.3,48.38,48.62,48.85,48.88,49,49.87,50.65,50.73,51.07,51.42,51.8,52.08,52.72,52.83,53.23,53.32,53.57,53.68,54,54.12,54.23,54.28,54.5,55.13,55.32,55.65,55.85,56.02,56.15,56.43,56.45,56.58,56.58,57.22,57.77,57.78,58.17,58.43,58.57,58.58,59.38,59.8,59.87,60.18,60.67,61.35,61.42,61.6,62.07,62.18,62.42,63.07,63.93,64.57,65.2,65.33,65.78,65.8,66.38,66.55,66.78,67.07,67.43,67.57,68.28,68.3,68.32,68.43,68.68,68.82,69,69.55,70.22,70.58,71.42,71.6,72.13,72.17,72.55,72.57,72.67,72.7,72.8,72.8,73.38,73.38,73.67,74.28,75.05,75.4,75.53,75.75,76.6,77.75,78.22,78.42,78.47,78.63,79.27,79.58,79.78,80.18,81.53,81.78,82.17,84.87,85.07,85.2,85.77,86.37,87.25,88.78,88.93,88.98,89.68,91,92.62,93.5,93.83,95.12,97.1,97.23,97.77,98.83,101.47,107.87,108.17,109.07,112.25,112.58,113.53,113.75,119.48,121.32,132.88,139.73,31.95,32.4,35.2,35.35,36.62,36.88,37.62,38.65,39.68,40.05,41.25,41.28,42,42.03,42.23,42.63,42.67,43.02,43.32,43.32,44.23,44.27,44.7,45.08,46.42,48.17,48.25,49.55,50.13,50.85,50.97,51.85,52.28,52.85,52.9,53.13,54.23,54.98,55.45,56.28,56.53,57.33,57.75), dia_doa=rep(c(1:3), c(92,165,43))) table(dat$dia_doa) ### 25 amostras por dia (5x5) {set.seed(765); rPos <- unlist(sapply(unique(dat$dia_doa), function(x) sample(which(dat$dia_doa==x),25)))} ### reposicionamento aleatório dentro dos dias rDat <- dat[rPos,]; head(rDat) rDat$dia_doa ### notar que dias continuam sequenciais! dN <- as.vector(table(rDat$dia_doa)) ### dados em cada dia! grp <- NULL; for (n in dN) grp <- c(grp, rep(1:ceiling(n/5), each=5, len=n)) ### grupos dentro de dias DAT <- cbind(rDat, grp); row.names(DAT) <- NULL; head(DAT) DAT$id <- DAT$dia_doa*1000+DAT$grp ### cria um id/label único para grupos! table(DAT$dia_doa) ### require(qcc) qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id)) ### veja no console: nsigmas=3 por padrão qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id), nsigmas=2) ### </code> Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
Éder, estou te respondendo só para você, porque até agora só você respondeu. Quero lhe pedir desculpas pela falta de esclarecimentos. Esta última rotina é o que realmente queria, muito bom. Tem um detalhe que eu só vi que faltava agora, ou melhor, a informação que te passei estava incompleta, mais uma vez mil desculpas. O gráfico para média, pega as 5 amostras do dia, calcula-se uma média por amostra (5 médias) por dia, por último calcula uma média geral (das 5 médias) para plotar essa média geral do dia (único ponto por dia). [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Segunda-feira, 24 de Março de 2014 19:17, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, boa noite! Código adaptado para 25 observações por dia (5 grupos com 5 observações). ### <code r> ### restaurando dados de exemplo! dat <- data.frame(tempo=c(30.48,32.17,32.32,32.68,33.42,34.1,34.33,35.12,35.95,36.18,36.73,36.75,36.78,37.05,37.18,38.1,38.4,40.05,40.62,40.87,41.33,41.38,41.5,41.63,43.38,43.65,43.85,43.88,44.37,45.67,45.73,46.17,46.5,46.75,47.17,47.55,47.63,47.65,49.62,49.85,49.98,50.65,51.15,51.67,51.7,51.97,53.12,53.23,53.77,54.08,54.18,54.32,54.65,54.98,55.55,56.47,58.13,58.65,58.93,59.2,59.67,59.92,60.08,60.28,60.63,60.93,61.78,62.58,63.42,63.93,64.13,65.12,66.02,66.55,67.23,67.85,71.32,73.03,73.68,75.1,75.52,79.75,79.93,80.88,81.23,91.85,103.73,109.27,115.65,123.63,131.88,173.28,30.68,31.68,32.1,33.12,33.25,33.48,34.5,35.15,35.52,35.87,36.52,36.63,36.75,39.32,40.37,41.4,41.57,41.57,41.78,43.85,44.05,44.97,45.47,45.93,47.03,47.1,47.35,47.63,48.3,48.38,48.62,48.85,48.88,49,49.87,50.65,50.73,51.07,51.42,51.8,52.08,52.72,52.83,53.23,53.32,53.57,53.68,54,54.12,54.23,54.28,54.5,55.13,55.32,55.65,55.85,56.02,56.15,56.43,56.45,56.58,56.58,57.22,57.77,57.78,58.17,58.43,58.57,58 .58,59.38,59.8,59.87,60.18,60.67,61.35,61.42,61.6,62.07,62.18,62.42,63.07,63.93,64.57,65.2,65.33,65.78,65.8,66.38,66.55,66.78,67.07,67.43,67.57,68.28,68.3,68.32,68.43,68.68,68.82,69,69.55,70.22,70.58,71.42,71.6,72.13,72.17,72.55,72.57,72.67,72.7,72.8,72.8,73.38,73.38,73.67,74.28,75.05,75.4,75.53,75.75,76.6,77.75,78.22,78.42,78.47,78.63,79.27,79.58,79.78,80.18,81.53,81.78,82.17,84.87,85.07,85.2,85.77,86.37,87.25,88.78,88.93,88.98,89.68,91,92.62,93.5,93.83,95.12,97.1,97.23,97.77,98.83,101.47,107.87,108.17,109.07,112.25,112.58,113.53,113.75,119.48,121.32,132.88,139.73,31.95,32.4,35.2,35.35,36.62,36.88,37.62,38.65,39.68,40.05,41.25,41.28,42,42.03,42.23,42.63,42.67,43.02,43.32,43.32,44.23,44.27,44.7,45.08,46.42,48.17,48.25,49.55,50.13,50.85,50.97,51.85,52.28,52.85,52.9,53.13,54.23,54.98,55.45,56.28,56.53,57.33,57.75), dia_doa=rep(c(1:3), c(92,165,43))) table(dat$dia_doa) ### 25 amostras por dia (5x5) {set.seed(765); rPos <- unlist(sapply(unique(dat$dia_doa), function(x) sample(which(dat$dia_doa==x),25)))} ### reposicionamento aleatório dentro dos dias rDat <- dat[rPos,]; head(rDat) rDat$dia_doa ### notar que dias continuam sequenciais! dN <- as.vector(table(rDat$dia_doa)) ### dados em cada dia! grp <- NULL; for (n in dN) grp <- c(grp, rep(1:ceiling(n/5), each=5, len=n)) ### grupos dentro de dias DAT <- cbind(rDat, grp); row.names(DAT) <- NULL; head(DAT) DAT$id <- DAT$dia_doa*1000+DAT$grp ### cria um id/label único para grupos! table(DAT$dia_doa) ### require(qcc) qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id)) ### veja no console: nsigmas=3 por padrão qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id), nsigmas=2) ### </code> Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Eder, acho que resolvi, na rotina qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$gr),type="xbar", nsigmas=2) Usei: qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$dia),type="xbar", nsigmas=2) Muito obrigado! Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Terça-feira, 25 de Março de 2014 10:06, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br> escreveu: Éder, estou te respondendo só para você, porque até agora só você respondeu. Quero lhe pedir desculpas pela falta de esclarecimentos. Esta última rotina é o que realmente queria, muito bom. Tem um detalhe que eu só vi que faltava agora, ou melhor, a informação que te passei estava incompleta, mais uma vez mil desculpas. O gráfico para média, pega as 5 amostras do dia, calcula-se uma média por amostra (5 médias) por dia, por último calcula uma média geral (das 5 médias) para plotar essa média geral do dia (único ponto por dia). [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Segunda-feira, 24 de Março de 2014 19:17, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> escreveu: Edson, boa noite! Código adaptado para 25 observações por dia (5 grupos com 5 observações). ### <code r> ### restaurando dados de exemplo! dat <- data.frame(tempo=c(30.48,32.17,32.32,32.68,33.42,34.1,34.33,35.12,35.95,36.18,36.73,36.75,36.78,37.05,37.18,38.1,38.4,40.05,40.62,40.87,41.33,41.38,41.5,41.63,43.38,43.65,43.85,43.88,44.37,45.67,45.73,46.17,46.5,46.75,47.17,47.55,47.63,47.65,49.62,49.85,49.98,50.65,51.15,51.67,51.7,51.97,53.12,53.23,53.77,54.08,54.18,54.32,54.65,54.98,55.55,56.47,58.13,58.65,58.93,59.2,59.67,59.92,60.08,60.28,60.63,60.93,61.78,62.58,63.42,63.93,64.13,65.12,66.02,66.55,67.23,67.85,71.32,73.03,73.68,75.1,75.52,79.75,79.93,80.88,81.23,91.85,103.73,109.27,115.65,123.63,131.88,173.28,30.68,31.68,32.1,33.12,33.25,33.48,34.5,35.15,35.52,35.87,36.52,36.63,36.75,39.32,40.37,41.4,41.57,41.57,41.78,43.85,44.05,44.97,45.47,45.93,47.03,47.1,47.35,47.63,48.3,48.38,48.62,48.85,48.88,49,49.87,50.65,50.73,51.07,51.42,51.8,52.08,52.72,52.83,53.23,53.32,53.57,53.68,54,54.12,54.23,54.28,54.5,55.13,55.32,55.65,55.85,56.02,56.15,56.43,56.45,56.58,56.58,57.22,57.77,57.78,58.17,58.43,58.57,58 .58,59.38,59.8,59.87,60.18,60.67,61.35,61.42,61.6,62.07,62.18,62.42,63.07,63.93,64.57,65.2,65.33,65.78,65.8,66.38,66.55,66.78,67.07,67.43,67.57,68.28,68.3,68.32,68.43,68.68,68.82,69,69.55,70.22,70.58,71.42,71.6,72.13,72.17,72.55,72.57,72.67,72.7,72.8,72.8,73.38,73.38,73.67,74.28,75.05,75.4,75.53,75.75,76.6,77.75,78.22,78.42,78.47,78.63,79.27,79.58,79.78,80.18,81.53,81.78,82.17,84.87,85.07,85.2,85.77,86.37,87.25,88.78,88.93,88.98,89.68,91,92.62,93.5,93.83,95.12,97.1,97.23,97.77,98.83,101.47,107.87,108.17,109.07,112.25,112.58,113.53,113.75,119.48,121.32,132.88,139.73,31.95,32.4,35.2,35.35,36.62,36.88,37.62,38.65,39.68,40.05,41.25,41.28,42,42.03,42.23,42.63,42.67,43.02,43.32,43.32,44.23,44.27,44.7,45.08,46.42,48.17,48.25,49.55,50.13,50.85,50.97,51.85,52.28,52.85,52.9,53.13,54.23,54.98,55.45,56.28,56.53,57.33,57.75), dia_doa=rep(c(1:3), c(92,165,43))) table(dat$dia_doa) ### 25 amostras por dia (5x5) {set.seed(765); rPos <- unlist(sapply(unique(dat$dia_doa), function(x) sample(which(dat$dia_doa==x),25)))} ### reposicionamento aleatório dentro dos dias rDat <- dat[rPos,]; head(rDat) rDat$dia_doa ### notar que dias continuam sequenciais! dN <- as.vector(table(rDat$dia_doa)) ### dados em cada dia! grp <- NULL; for (n in dN) grp <- c(grp, rep(1:ceiling(n/5), each=5, len=n)) ### grupos dentro de dias DAT <- cbind(rDat, grp); row.names(DAT) <- NULL; head(DAT) DAT$id <- DAT$dia_doa*1000+DAT$grp ### cria um id/label único para grupos! table(DAT$dia_doa) ### require(qcc) qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id)) ### veja no console: nsigmas=3 por padrão qcc(qcc.groups(DAT$tempo, DAT$id), nsigmas=2) ### </code> Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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