################################################### ### chunk number 1: ################################################### options(prompt = "R> ", continue = "+ ", width = 70, useFancyQuotes = FALSE) ################################################### ### chunk number 2: ################################################### library("MFSAS") plan.mf <- Ocmult(rn=c(2,4,3), n=30) plan.mf ################################################### ### chunk number 3: ################################################### rn <- c(2,4,3) names(rn) <- c("Critical","Major","Minor") plan.mf <- Ocmult(rn=rn, n=30) plan.mf ################################################### ### chunk number 4: ################################################### plan.hf<- Ocmult(rn=c(2,3), n=15, N=100, type="hyper") plan.hf ################################################### ### chunk number 5: ################################################### plan.ms <- Ocmult(rn=3, m=5, stype="seq", pd=seq(0, 0.99, 0.01)) plan.ms ################################################### ### chunk number 6: ################################################### rn <- c(5,2) names(rn) <- c("Marginal","Bad") plan.hs <- Ocmult(rn=rn, m=4, N=100, type="hyper",stype="seq") plan.hs ################################################### ### chunk number 7: fig2 ################################################### plot(plan.ms) ################################################### ### chunk number 8: fig3 ################################################### x.mn <- Ocmult(n=8, rn=3, pd=seq(0, 0.22, 0.01)) x.mh <- Ocmult(n=8, rn=3, N=50, type="hyper", pd=seq(0, 0.2, 0.02)) x.nmn <- Ocmult(rn=2,m=4, stype="seq", pd=seq(0, 0.22, 0.01)) x.nmh <- Ocmult(rn=2, m=4, N=50, type="hyper", stype="seq", pd=seq(0, 0.2, 0.02)) par(mfrow=c(1,2)) main = "Fixed Sampling Plan \nn = 8, rn = 3" plot(x.mn, type="l", xlim=c(0, 0.2), ylim=c(0.75, 1), main=main) grid(lty="solid") points(x.mh@pd, x.mh@pa, col = 3) legend(0.01, 0.81, c("binomial", "hypergeometric"), col = c(1,3), lty = c(1, -1), pch = c(-1, 1), bg = 'gray95') main = "Sequential Sampling Plan \nm = 4, rn = 2" plot(x.nmn, type="l", xlim=c(0, 0.2), ylim=c(0.7, 1), main=main) grid(lty="solid") points(x.nmh@pd, x.nmh@pa, col= 3 ) legend(0.01, 0.77, c("negative binomial", "negative hypergeometric"), col = c(1,3), lty = c(1,-1), pch = c(-1, 1), bg = 'gray96') ################################################### ### chunk number 9: fig4 ################################################### par(mfrow=c(1,2)) px <- matrix(c(seq(0,0.2, 0.01),seq(0, 0.8, 0.04)),ncol=2) p.multinom <- Ocmult(n=15,rn=c(2,10), pd=px) persp(p.multinom, col="light blue") contour(p.multinom, nlevel=4) ################################################### ### chunk number 10: ################################################### px <- matrix(c(seq(0, 0.5, 0.1), seq(0, 0.2, 0.04),seq(0, 0.1, 0.02)), ncol=3) rn <- c(5,4,2) names(rn) <- c("Critical","Major","Minor") p.multinom <- Ocmult(n=30,rn=rn, pd=px) summary(p.multinom ,detail=TRUE ) ################################################### ### chunk number 11: ################################################### px <- c(0.02, 0.06, 0.04, 0.06, 0.08, 0.02, 0.02, 0.08, 0.04, 0.10) pmh <- Ocmult(rn = c(2, 3, 2, 4), n = 20, N = 100, pd = px, type = "hyper") ################################################### ### chunk number 12: ################################################### rn <- c(2,3) names(rn) <- c("Marginal","Bad") assess.multi(rn=rn, m=5, PRP = c(0.05,0.06, 0.95), CRP = c(0.14,0.18, 0.1), stype="seq" ) ################################################### ### chunk number 13: ################################################### find.multi.plan(PRP=c(0.06, 0.04, 0.06, 0.8), CRP=c(0.14, 0.16, 0.2, 0.1), N= 100,type = "hyper", stype="seq") ################################################### ### chunk number 14: ################################################### find.multi.plan(PRP=c(0.06, 0.04, 0.06, 0.8), CRP=c(0.14, 0.16, 0.2, 0.1), N= 100,type = "hyper") ################################################### ### chunk number 15: ################################################### X <- c(1,3,4) n <- 15 M <- c(8, 10, 14) N <- 100 pr <- pmultihyper(X, n, M, N) pr ################################################### ### chunk number 16: ################################################### X <- c(1, 3, 4) n <- 15 pr <- c(0.08, 0.10, 0.14) cdf <- pmultinom(x = X, size = n, prob = pr) cdf ################################################### ### chunk number 17: ################################################### for (i in c(0:6)) print(pmultihyper(X, n, 10^i*M, 10^i*N)) ################################################### ### chunk number 18: ################################################### X <- c(2,3,4,1) m <- 5 M <-c(5,7,8,3) N <-130 cdf <- pnmultihyper(X, m, M, N) cdf ################################################### ### chunk number 19: ################################################### X <- c(2,3,4,1) m <-5 pr <-c(5/130, 7/130, 8/130, 3/130) pnmultinom(x = X, m = m, prob = pr) ################################################### ### chunk number 20: ################################################### for (i in c(0:6)) print(pnmultihyper(X, m, 10^i*M, 10^i*N))