統計的品質管理と拡張・外部ライブラリ

※この記事は自分の学習と効率化のために、ChatGPTに書いてもらったものをベースとしています。

画像と赤文字で記載されている箇所などは私のコメントや感想部分です。

１２．統計的品質管理と拡張・外部ライブラリ

１２．統計的品質管理と拡張・外部ライブラリ

統計的品質管理の紹介

統計的品質管理（Statistical Quality Control: SQC）は、製造業やサービス産業での品質保証や改善のための手法です。この節では、制御図と実験計画法を取り上げます。

1. 制御図:
制御図は、製造プロセスが安定しているか、またはどのような変動があるかをモニタリングするためのツールです。観測データに基づき、中心線や制御限界を設定し、異常な変動が生じていないかを確認します。

2. 実験計画法:
既に第7章で触れられていますが、実験計画法は複数の要因が結果に与える影響を効果的に調査するための手法です。ANOVAは、実験計画法において重要な役割を果たしています。

拡張・外部ライブラリの連携

matplotlibは非常に汎用性が高いライブラリであるため、他のデータ可視化ライブラリと連携することができます。ここでは、seabornとplotlyの連携方法を紹介します。

1. seabornとの連携:

seabornは、matplotlibをベースにしたデータ可視化ライブラリで、より洗練されたプロットや多様なテーマ、カラーパレットを提供しています。

import seaborn as sns
import numpy as np

# データ生成
data = np.random.randn(100)

# seabornのヒストグラムと箱ひげ図の描画
sns.histplot(data, kde=True)
sns.boxplot(data)

2. plotlyとの連携:

plotlyは、インタラクティブなグラフ作成ライブラリであり、Web上での動的なデータ可視化を実現します。matplotlibのグラフをplotly形式に変換して、インタラクティブにすることも可能です。

import plotly.graph_objs as go
import plotly.tools as tls

fig = plt.figure() # matplotlibのフィギュア作成
plt.plot([1, 2, 3, 4])

# matplotlibのフィギュアをplotly形式に変換
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(fig)
go.FigureWidget(plotly_fig)

result = '''
FigureWidget({
    'data': [{'line': {'color': 'rgba (31, 119, 180, 1)', 'dash': 'solid', 'width': 1.5},
              'mode': 'lines',
              'name': '_child0',
              'type': 'scatter',
              'uid': '7824a21d-b16f-459d-a03f-4b8ed0bf5c65',
              'x': [0.0, 1.0, 2.0, 3.0],
              'xaxis': 'x',
              'y': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
              'yaxis': 'y'}],
    'layout': {'autosize': False,
               'height': 480,
               'hovermode': 'closest',
               'margin': {'b': 52, 'l': 80, 'pad': 0, 'r': 63, 't': 57},
               'showlegend': False,
               'template': '...',
               'width': 640,
               'xaxis': {'anchor': 'y',
                         'domain': [0.0, 1.0],
                         'mirror': 'ticks',
                         'nticks': 9,
                         'range': [-0.15000000000000002, 3.15],
                         'showgrid': False,
                         'showline': True,
                         'side': 'bottom',
                         'tickfont': {'size': 10.0},
                         'ticks': 'inside',
                         'type': 'linear',
                         'zeroline': False},
               'yaxis': {'anchor': 'x',
                         'domain': [0.0, 1.0],
                         'mirror': 'ticks',
                         'nticks': 9,
                         'range': [0.85, 4.15],
                         'showgrid': False,
                         'showline': True,
                         'side': 'left',
                         'tickfont': {'size': 10.0},
                         'ticks': 'inside',
                         'type': 'linear',
                         'zeroline': False}}
})
'''

この章では、統計的品質管理の基本的な概念と、matplotlibをさらに強力に活用するための外部ライブラリとの連携方法について学びました。