Ejemplo: columna, probabilidad normal y gráficos de caja
Utilice un gráfico de columna, un gráfico de probabilidad normal y un gráfico de caja para estudiar el resultado de un experimento.
1. Defina un conjunto de datos que describa un estudio del proceso de generación de óxido en una oblea de silicio. La matriz Data tiene dos columnas: una para el número del horno y otra para el grosor de la capa de óxido medido en angstroms.
2. Extraiga los datos de espesor en el vector Thick.
3. Llame a la función
histogram para separar los datos en veinte contenedores.
4. Trace los datos almacenados y cambie el tipo de traza a Traza de columna. Para cada columna, se puede ver el rango de espesor en el eje X y el número de experimentos en el eje Y.
5. Llame a las funciones
mean y
Stdev para calcular la desviación media y estándar de los datos. Con estas estadísticas, llame a la función
dnorm para calcular el resultado esperado para cada contenedor si los datos tuviesen una distribución normal.
6. Añada una expresión del eje Y para trazar el vector Norm. Para ver la distribución normal, reduzca el tamaño del histograma añadiendo un factor de escalado de 1000 al marcador de unidades de su expresión del eje Y.
7. Llame a la función
qqplot para comparar los cuantiles de Data con los de la distribución normal.
8. Trace los cuantiles con respecto a los demás cuantiles. Cambie el estilo de traza para crear un gráfico de dispersión: seleccione la cruz en la lista Símbolo y, a continuación, seleccione Ninguno en la lista Estilo de línea.
9. Llame a la función
boxplot para calcular los tres cuartiles: el mínimo, el máximo y los valores atípicos del conjunto de datos.
10. Trace la transpuesta de B y cambie el tipo de traza a Traza de gráfico de caja para ver estas estadísticas en un gráfico de caja.
El gráfico de columna y el gráfico de probabilidad normal muestran que la distribución normal es una aproximación razonable al espesor medido. El gráfico de caja muestra que solo hay un valor atípico relativamente cercano a los demás del conjunto de datos.
11. Llame a la función
vlookup para extraer las medidas de espesor para cada horno.
12. Llame a la función
augment para combinar los vectores F1, F2, F3 y F4 en una matriz, donde cada columna contiene los resultados para uno de los hornos.
13. Llame a la función boxplot para calcular las estadísticas de cada conjunto de datos.
14. Defina un vector de rótulos de horno.
15. Cree un gráfico de caja para ver los conjuntos de datos. La matriz de la expresión del eje Y contiene una fila por conjunto de datos y también NaN cuando los conjuntos de datos no tienen el mismo número de valores atípicos. El trazado devuelve un gráfico de caja por conjunto de datos.
En los gráficos de caja se muestra que la varianza entre los hornos es pequeña, aunque haya una variación importante en el grosor de cada horno.
Referencia
NIST, manual de estadísticas de ingeniería.
Caso práctico de horno : Un caso práctico para analizar el proceso de crecimiento de óxido en un horno.