Martín, Para datos multivariantes te recomiendo este libro:
https://www.springer.com/gp/book/9781461454526 <https://www.springer.com/gp/book/9781461454526> En el paquete relacionado del mismo autor (MSQC) tienes la función gen.var para el gráfico de la varíanza generalizada (el “equivalente” a los R y S en univariante) para controlar variabilidad. Un saludo, Emilio > El 22 ago 2019, a las 0:51, Martin Vidalon <[email protected]> escribió: > > Estimado Emilio efectivamente ese parámetro faltaba. > Por otro lado estoy investigando los mismos graficos pero para variables > multivariantes, tendrás alguna referencia sobre este tema > > Muchas gracias > > <image.png> > Atentamente > > Martin Vidalon > > > El mié., 21 ago. 2019 a las 11:43, Emilio L. Cano (<[email protected] > <mailto:[email protected]>>) escribió: > Estimado Martín, > > Prueba a usar el parámetro “restore.par = FALSE” a la hora de imprimir. > > Ejemplo reproducible en el código de mi libro “Quality Control with R”: > > http://qualitycontrolwithr.com/chapters.html > <http://qualitycontrolwithr.com/chapters.html> > > (Descarga el código del capítulo 9) > > Un saludo, > Emilio > > >> >> >> Asuntos del día: >> >> 1. qcc con par (Martin Vidalon) >> >> ---------------------------------------------------------------------- >> >> Message: 1 >> Date: Tue, 20 Aug 2019 14:47:20 -0500 >> From: Martin Vidalon <[email protected] >> <mailto:[email protected]>> >> To: [email protected] <mailto:[email protected]> >> Subject: [R-es] qcc con par >> Message-ID: >> <cahz0dj3xzh4pfctboruu4n4jh8n26yt725yhnjaqdop9itz...@mail.gmail.com >> <mailto:cahz0dj3xzh4pfctboruu4n4jh8n26yt725yhnjaqdop9itz...@mail.gmail.com>> >> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" >> >> Hola colegas, por favor si me indican que estoy haciendo mal. >> Estoy tratando de usar el paquete QCC y colocar mas de gráfico de control >> en una sola ventana usando función "par" con "qcc" para presentar varios >> gráficos en la misma ventana. >> He probado pero no funciona, solo muestra un gráfico miren el código >> >> # set unequal sample sizes >> n <- c(rep(50,5), rep(100,5), rep(25, 5)) >> # generate randomly the number of successes >> x <- rbinom(length(n), n, 0.2) >> par(mfrow=c(1,2)) >> # plot the control chart with variable limits >> qcc(x, type="p", size=n) >> # plot the standardized control chart >> qcc(x, type="np", size=n) >> >> Gracias si alguien me ayuda >> Atentamente >> >> Martin Vidalon >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
