如何用python检查Xbar-r
时间: 2024-09-12 20:13:53 浏览: 15
Xbar-R图(均值极差图)是质量控制中用于监控过程稳定性和过程能力的统计工具。在Python中,我们可以使用`matplotlib`库来绘制Xbar-R图,并使用`numpy`库进行数据的计算处理。下面是一个简单的步骤,介绍如何使用Python检查Xbar-R图:
1. 准备数据:你需要有一组样本数据,这些数据通常分为若干组(子组),每组包含几个观测值。
2. 计算均值(Xbar):对每个子组的观测值计算均值。
3. 计算极差(R):对每个子组计算观测值的最大值和最小值之差。
4. 计算均值的均值(Xdoublebar):对所有子组的均值计算总均值。
5. 计算控制限:
- 均值图的控制限(UCL, LCL)通常基于组内极差的分布以及均值的分布。
- 极差图的控制限(UCL, LCL)通常使用特殊的因子,如D4和D3。
6. 绘制Xbar-R图:使用`matplotlib`绘制每个子组的均值和极差,并在图上标记控制限。
下面是一段简化的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据:假设有5个子组,每个子组有4个观测值
data = np.array([
[10, 12, 11, 9],
[14, 15, 13, 14],
[16, 17, 18, 17],
[20, 21, 19, 18],
[22, 23, 24, 23]
])
# 计算均值和极差
group_means = np.mean(data, axis=1)
group_ranges = np.ptp(data, axis=1)
# 计算均值的均值
overall_mean = np.mean(group_means)
# 计算控制限因子,这里使用简化的因子,实际情况需要根据分组大小查表确定
D4 = 2.114 # 极差图上控制限的因子
D3 = 0 # 极差图下控制限的因子(对于小样本)
# 计算控制限
UCL_R = overall_mean * D4
LCL_R = overall_mean * D3
# 绘图
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('子组')
ax1.set_ylabel('极差', color=color)
ax1.bar(range(len(data)), group_ranges, color=color)
ax1.axhline(y=UCL_R, color='tab:blue')
ax1.axhline(y=LCL_R, color='tab:blue')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx() # 实例化第二个y轴
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('均值', color=color)
ax2.plot(range(len(data)), group_means, color=color, marker='o')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
fig.tight_layout()
plt.show()
```
请注意,上面的代码是一个示例,实际应用中需要根据数据的特性选择正确的控制限因子。