RによるX-Bar/R Control Charts( エックスバー・アール管理図 )の作成

Reference – https://twitter.com/Rbloggers/status/661416291899543552
Script
library(qcc)
set.seed(20151103)
ndata<-10
ngroup<-10
nmean<-0
nsd<-1
nsigma<-1
sampleData<-as.data.frame(replicate(ndata,rnorm(ngroup,mean=nmean,sd=nsd)))
sampleData
q<-qcc(sampleData,type="xbar",nsigmas=nsigma,
  title=paste("xbar Chart\nσ=",nsigma," , mean =",nmean," , sd=",nsd," , Number per group=",ndata)
  ) 
apply(sampleData,1,mean)
q<-qcc(sampleData,type="R",nsigmas=nsigma,
  title=paste("R Chart\nσ="   ,nsigma," , mean =",nmean," , sd=",nsd," , Number per group=",ndata)
  ) 
apply(sampleData,1,max)-apply(sampleData,1,min)
Result
> sampleData
           V1         V2         V3          V4           V5         V6          V7          V8          V9
1  -0.2111750 -0.9191328  1.9030153  0.22002077 -0.006179143  0.1131615 -0.00655322 -0.17838743  0.31574485
2   1.5792814 -1.0036225  0.3326780  1.61969400  0.398110689  0.5098791 -0.73888449 -0.41075548  0.36830036
3  -1.6517532 -1.4752506 -1.8890855  1.35426268  0.493123417 -0.5720427 -1.07481377  0.43772228 -1.26261687
4   0.5430173  0.4612658  2.3333270  0.75788030 -2.160637222 -0.4977329  0.80806980  1.72558784  0.08703808
5   0.5076301 -0.3748164  0.6381214 -0.01914902 -0.047622731  1.0196218 -1.26750279 -0.83395565  0.14718427
6   0.1129215 -0.1446584 -0.5952250 -0.03250117 -2.685675584  0.6491117 -1.44330683 -2.04905942  2.29633304
7   0.7354523  0.2821030  1.4413293 -0.27530546 -0.427315088 -2.5752466  0.63501510  0.36699644 -0.67917048
8  -0.3991502 -0.4284822  0.4164205  0.47329599  0.322325851  0.8294990  2.83790153  0.02825198  0.46951655
9  -0.4737107 -0.8296885 -1.0650592  0.70811726  0.219398057 -0.2293561  0.13101294  0.97372215  0.04567146
10  0.6911183 -0.4258099  0.1685624  0.62537721  0.849816491 -0.1475485 -1.23830875 -0.73445306  1.18565315
           V10
1  -0.52120039
2  -0.15420690
3  -0.72460419
4   0.89713062
5  -0.06514091
6   0.84007121
7  -1.83906256
8   0.08361717
9   1.03926883
10  0.32601463

> apply(sampleData,1,mean)
 [1]  0.07093143  0.25004742 -0.63650584  0.49549466 -0.02956298 -0.30519890 -0.23352041  0.46331962  0.05193762
[10]  0.13004220

> apply(sampleData,1,max)-apply(sampleData,1,min)
 [1] 2.822148 2.623316 3.243348 4.493964 2.287125 4.982009 4.016576 3.266384 2.104328 2.423962

2016年03月29日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第4週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月22日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第3週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月15日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第2週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移