現在、次のコードを使用してcsvファイルを入力し、1つの列に基づいてデータポイントをプロットし、CpK番号を変数に保存しています。このコードは、データセット全体の CpK を計算するために機能し、グラフも同様に機能します。データセット内の各月の CpK 数を計算しようとしています (グラフ化は必要ありません)。data.table のドキュメントや他の R のドキュメントを調べましたが、各月のデータだけを選択するのに苦労しました。
現在のコード: (1 つの式で CpK を計算することもできましたが、意図的に分割しています)
mydf <- read.csv('ID35.csv', header = TRUE, sep=",")
date <- strptime(mydf$DATETIME, "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
plot(date,mydf$AVG,xlab='Date',ylab='AVG',main='Data')
abline(h=mydf$MIN,col=3,lty=1)
abline(h=mydf$MAX,col=3,lty=1)
grid(NULL,NULL,col="black")
legend("topright", legend = c(" ", " "), text.width = strwidth("1,000,000"), lty = 1:2, xjust = 1, yjust = 1, title = "Points")
myavg <-mean(mydf$AVG, na.rm=TRUE)
newds <- (mydf$AVG - myavg)^2
newsum <- sum(newds, na.rm=TRUE)
N <- length(mydf$AVG) - 1
newN <- 1/N
total <- newN*newsum
sigma <- total^(1/2)
USL <- mean(mydf$MAX, na.rm=TRUE)
LSL <- mean(mydf$MIN, na.rm=TRUE)
cpk <- min(((USL-myavg)/(3*sigma)),((myavg-LSL)/(3*sigma)))
cpk
データセットは次のようになります (日付の書式設定は既に行われています)。
mydf (24/1000 行のみ):
Code DATETIME AVG MIN TARG_AVG MAX
N9 2012/04/10 14:03:37 0.2647 0.22 0.25 0.27
NA 2012/03/30 07:48:17 0.2589 0.22 0.25 0.27
NB 2012/03/24 19:23:08 0.2912 0.22 0.25 0.27
NB 2012/03/25 16:10:17 0.2659 0.22 0.25 0.27
NC 2012/04/10 00:58:29 0.2622 0.22 0.25 0.27
ND 2012/04/14 18:32:52 0.2600 0.22 0.25 0.27
NG 2012/04/21 14:47:47 0.2671 0.22 0.25 0.27
NH 2012/04/09 20:31:17 0.2648 0.22 0.25 0.27
NL 2012/04/24 07:28:17 0.2527 0.22 0.25 0.27
NP 2012/04/23 13:26:50 0.2640 0.22 0.25 0.27
NQ 2012/04/14 20:30:42 0.2590 0.22 0.25 0.27
NS 2012/05/02 09:09:52 0.2651 0.22 0.25 0.27
NU 2012/05/04 13:07:49 0.2688 0.22 0.25 0.27
NV 2012/05/19 23:07:08 0.2716 0.22 0.25 0.27
NX 2012/05/03 02:00:13 0.2670 0.22 0.25 0.27
NY 2012/05/04 12:56:52 0.2680 0.22 0.25 0.27
NZ 2012/05/06 10:05:38 0.2697 0.22 0.25 0.27
O0 2012/05/07 22:01:11 0.2675 0.22 0.25 0.27
O3 2012/06/21 18:09:47 0.2606 0.22 0.25 0.27
04 2012/06/21 18:47:36 0.2545 0.22 0.25 0.27
51 2012/07/24 21:13:08 0.2541 0.22 0.25 0.27
O5 2012/07/26 16:54:09 0.2575 0.22 0.25 0.27
O6 2012/07/20 02:42:29 0.2603 0.22 0.25 0.27
OD 2012/08/25 20:56:55 0.2559 0.22 0.25 0.27
OH 2012/08/28 10:30:11 0.2372 0.22 0.25 0.27
上の表から、私が気にかけているのは DATETIME と AVG の 2 つの列だけです。各月の新しい "myavg" 変数を取得したら、同じ式を使用して CpK 値を計算できます。変数名は「2012/08」のようなものになると思います。コードは次のようになるはずです。
for(each month mydf$DATETIME) (date like 2012/04*,2012/05*)
monthavg <-(mydf$AVG, na.rm=TRUE)
アクセス可能な変数に各月の CpK 値を格納する方法はありますか?