中國(guó)質(zhì)量協(xié)會(huì)注冊(cè)六西格瑪黑帶考試樣題一,單選題：（1）1.在六西格瑪管理的組織結(jié)構(gòu)中，下面的陳述哪個(gè)是正確的：黑帶應(yīng)當(dāng)自主決定項(xiàng)目選擇綠帶的數(shù)量和素質(zhì)是推行六西格瑪獲得成功的關(guān)鍵因素倡導(dǎo)者對(duì)六西格瑪活動(dòng)整體負(fù)責(zé),確定前進(jìn)方向以上都不是（1）2.質(zhì)量管理大師戴明先生在其著名的質(zhì)量管理十四條中指出"停止依靠檢驗(yàn)達(dá)成質(zhì)量的做法”，這句話的含義是：企業(yè)雇傭了太多的檢驗(yàn)人員，對(duì)經(jīng)營(yíng)來(lái)說(shuō)是不經(jīng)濟(jì)的.質(zhì)量是設(shè)計(jì)和生產(chǎn)出來(lái)的，不是檢驗(yàn)出來(lái)的.在大多數(shù)情況下,應(yīng)該由操作人員自己來(lái)保證質(zhì)量，而不是靠檢驗(yàn)員保證.人工檢驗(yàn)的效率和準(zhǔn)確率較低，依靠檢驗(yàn)是不能保證質(zhì)量的.（1）3.在下列陳述中，不正確的是：

六西格瑪管理僅是適合于制造過(guò)程質(zhì)量改進(jìn)的工具；六西格瑪管理是保持企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)持續(xù)改善的系統(tǒng)方法；六西格瑪管理是增強(qiáng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力和綜合素質(zhì)的管理模式；六西格瑪管理是不斷提高顧客滿意程度的科學(xué)方法.(1)4黑帶是六西格瑪管理中最為重要的角色之一,在下面的陳述中，哪些不是六西格瑪黑帶應(yīng)承擔(dān)的任務(wù)：在倡導(dǎo)者(Champion)和資深黑帶(MBB)的指導(dǎo)下，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成六西格瑪項(xiàng)目運(yùn)用六西格瑪管理工具方法，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題產(chǎn)生的根本原因，確認(rèn)改進(jìn)機(jī)會(huì)；與倡導(dǎo)者資深黑帶以及項(xiàng)目相關(guān)方溝通,尋求各方的支持和理解;負(fù)責(zé)整個(gè)組織六西格瑪管理的部署，為團(tuán)隊(duì)確定六西格瑪管理推進(jìn)目標(biāo)，分配資源并監(jiān)控進(jìn)展.(1)5.確定項(xiàng)目選擇及項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)是下列哪個(gè)角色的責(zé)任黑帶黑帶大師綠帶倡導(dǎo)者

(8)6,在分析RX控制圖時(shí)應(yīng)先分析X圖然后再分析R圖先分析R圖然后再分析X圖X圖和R圖無(wú)關(guān)，應(yīng)單獨(dú)分析以上答案都不對(duì)7,下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是：界定階段包括界定項(xiàng)目范圍，組成團(tuán)隊(duì).測(cè)量階段主要是測(cè)量過(guò)程的績(jī)效，即Y,在測(cè)量前要驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)的有效性,找到并確認(rèn)影響Y的關(guān)鍵原因.分析階段主要是針對(duì)Y進(jìn)行原因分析，找到并驗(yàn)證關(guān)鍵原因.改進(jìn)階段主要是針對(duì)關(guān)鍵原因X尋找改進(jìn)措施，并驗(yàn)證改進(jìn)措施?8,在以下常用的QC新七種工具方法中，用于確定項(xiàng)目工期和關(guān)鍵路線的工具是：親和圖矩陣圖PDPC法

網(wǎng)絡(luò)圖(3)9."平衡記分卡"是由下述哪幾個(gè)維度構(gòu)成的：財(cái)務(wù),顧客，內(nèi)部業(yè)務(wù)流程，員工學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)評(píng)價(jià)系統(tǒng),戰(zhàn)略管理系統(tǒng)，內(nèi)部溝通系統(tǒng)業(yè)績(jī)考評(píng)系統(tǒng)，財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，內(nèi)部流程財(cái)務(wù)系統(tǒng),績(jī)效考核系統(tǒng)，顧客關(guān)系管理系統(tǒng)(10)10.在質(zhì)量功能展開(QFD，QualityFunctionDeployment)中，首要的工作是：客戶競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估決定客戶需求評(píng)估設(shè)計(jì)特色11.在某檢驗(yàn)點(diǎn)，對(duì)1000個(gè)某零件進(jìn)行檢驗(yàn),每個(gè)零件上有10個(gè)缺陷機(jī)會(huì)，結(jié)果共發(fā)現(xiàn)16個(gè)零件不合格，合計(jì)32個(gè)缺陷，則DPMO為0.0032320032000

160012.下面列舉的工具中，哪個(gè)一般不是在項(xiàng)目選擇時(shí)常用的工具：排列圖(Pareto)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)QFD因果矩陣(3)13.六西格瑪項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在明確項(xiàng)目范圍時(shí)，應(yīng)采用以下什么工具因果圖SIPOC圖PDPC法頭腦風(fēng)暴法(3)14.哪種工具可以用于解決下述問(wèn)題：一項(xiàng)任務(wù)可以分解為許多作業(yè)，這些作業(yè)相互依賴和相互制約，團(tuán)隊(duì)希望把各項(xiàng)作業(yè)之間的這種依賴和制約關(guān)系清晰地表示出來(lái)，并通過(guò)適當(dāng)?shù)姆治稣页鲇绊戇M(jìn)度的關(guān)鍵路徑，從而能進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào).PDPC(過(guò)程決策程序圖)箭條圖(網(wǎng)絡(luò)圖)甘特圖

關(guān)聯(lián)圖15.下述團(tuán)隊(duì)行為標(biāo)示著團(tuán)隊(duì)進(jìn)入了哪個(gè)發(fā)展階段團(tuán)隊(duì)的任務(wù)已為其成員所了解，但他們對(duì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳方法存在著分歧，團(tuán)隊(duì)成員仍首先作為個(gè)體來(lái)思考，并往往根據(jù)自己的經(jīng)歷做出決定.這些分歧可能引起團(tuán)隊(duì)內(nèi)的爭(zhēng)論甚至矛盾?形成期震蕩期規(guī)范期執(zhí)行期16.在界定階段結(jié)束時(shí)，下述哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)?shù)靡源_定項(xiàng)目目標(biāo)項(xiàng)目預(yù)期的財(cái)務(wù)收益項(xiàng)目所涉及的主要過(guò)程項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員1;1和4;2和3;1,2,3和4.

17.在項(xiàng)目特許任務(wù)書(TeamCharter)中，需要陳述”經(jīng)營(yíng)情況"(BusinessCase,也被稱為項(xiàng)目背景).該項(xiàng)內(nèi)容是為了說(shuō)明：為什么要做該項(xiàng)目；項(xiàng)目的目標(biāo)；項(xiàng)目要解決的問(wèn)題；問(wèn)題產(chǎn)生的原因?18,一個(gè)過(guò)程由三個(gè)工作步驟構(gòu)成(如圖所示)，每個(gè)步驟相互獨(dú)立，每個(gè)步驟的一次合格率FTY分別是:FTY1=99%;FTY2=97%;FTY3=96%.則整個(gè)過(guò)程的流通合格率為92.2%99%96%97.3%19.在談到激勵(lì)技巧時(shí)，常常會(huì)基于馬斯洛(Maslow)的”人的五個(gè)基本需求"理論.馬斯洛認(rèn)為：人們的最初激勵(lì)來(lái)自于最低層次的需求，當(dāng)這個(gè)需求被滿足后，激勵(lì)便來(lái)自于下一個(gè)需求.那么，按

照馬斯洛理論，人們需求層次從低到高的順序就是：安全需要―生存需要―尊重―歸屬感―成就或自我實(shí)現(xiàn)步驟1步驟2步驟3生存需要―安全需要―尊重―歸屬感―成就或自我實(shí)現(xiàn)生存需要―安全需要―歸屬感T尊重―成就或自我實(shí)現(xiàn)生存需要―安全需要―歸屬感T成就或自我實(shí)現(xiàn)T尊重20,劣質(zhì)成本的構(gòu)成是：內(nèi)部損失和外部損失成本不增值的預(yù)防成本+鑒定成本+內(nèi)部損失和外部損失成本不增值的預(yù)防成本+內(nèi)部損失和外部損失成本簽定成本+內(nèi)部損失和外部損失成本.某生產(chǎn)線上順序有3道工序，其作業(yè)時(shí)間分別是8分鐘,10分鐘,6分鐘,則生產(chǎn)線的節(jié)拍是：8分鐘10分鐘6分鐘以上都不對(duì)(3)22.下述網(wǎng)絡(luò)圖中，關(guān)鍵路徑是(時(shí)間單位:天)

①-③-⑥-⑧-⑩①-③-⑥-⑨-⑩①-④-⑥-⑧-⑩①-④-⑥-⑨-⑩（5）23.對(duì)于離散型數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)分析，通常應(yīng)提供至少30件產(chǎn)品，由3個(gè)測(cè)量員對(duì)每件產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量2次，記錄其合格與不合格數(shù)目.對(duì)于30件產(chǎn)品的正確選擇方法應(yīng)該是：依據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的不良率,選擇成比例的合格及不合格樣品至少10件合格，至少10件不合格，這與實(shí)際生產(chǎn)狀態(tài)無(wú)關(guān)可以隨意設(shè)定比率，因?yàn)榇吮嚷逝c測(cè)量系統(tǒng)是否合格是無(wú)關(guān)的以上都不對(duì)（5）24.美國(guó)工程師的項(xiàng)目報(bào)告中提到，在生產(chǎn)過(guò)程中，當(dāng)華氏度介于（70，90）之間時(shí)，產(chǎn)量獲得率（以百分比計(jì)算）與溫度（以華氏度為單位）密切相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.9），而且得到了回歸方程如下：Y=0.9X+32黑帶張先生希望把此公式中的溫度由華氏度改為攝氏度.他知道攝氏度（C）與華氏度（F）間的換算169103

4725834122312331416關(guān)系是：C=5/9(F-32)請(qǐng)問(wèn)換算后的相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)各是多少相關(guān)系數(shù)為0.9,回歸系數(shù)為1.62相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為0.9相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為0.5相關(guān)系數(shù)為0.5，回歸系數(shù)為0.5(5)25.對(duì)于流水線上生產(chǎn)的一大批二極管的輸出電壓進(jìn)行了測(cè)定.經(jīng)計(jì)算得知，它們的中位數(shù)為2.3V.5月8日上午，從該批隨機(jī)抽取了400個(gè)二極管,對(duì)于它們的輸出電壓

進(jìn)行了測(cè)定.記X為輸出電壓比2.3V大的電子管數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn),X=258支.為了檢測(cè)此時(shí)的生產(chǎn)是否正常.先要確定X的分布.可以斷言：X近似為均值是200,標(biāo)準(zhǔn)差是20的正態(tài)分布.X近似為均值是200,標(biāo)準(zhǔn)差是10的正態(tài)分布.X是（180,220）上的均勻分布.X是（190,210）上的均勻分布.（5）26,容易看到，在一個(gè)城市中不同收入者的住房面積相差懸殊,分布一般會(huì)呈現(xiàn)出嚴(yán)重的右偏傾向.為了調(diào)查S市的住房狀況，隨機(jī)抽取了1000個(gè)住戶，測(cè)量了他們的住房面積.在這種情況下，代表一般住房狀況的最有代表性的指標(biāo)應(yīng)該是：樣本平均值（Mean）去掉一個(gè)最高值，去掉一個(gè)最低值，然后求平均樣本眾數(shù)（Mode），即樣本分布中概率最高者.D樣本中位數(shù)（Median）（5）27.在起重設(shè)備廠中，對(duì)于供應(yīng)商提供的墊片厚度很敏感.墊片厚度的公差限要求為12毫米±1毫米.供應(yīng)商對(duì)他們本月生產(chǎn)狀況的報(bào)告中只提供給出Cp=1.33,

Cpk=1.00這兩個(gè)數(shù)據(jù).這時(shí)可以對(duì)于墊片生產(chǎn)過(guò)程得出結(jié)論說(shuō)：平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.25毫米平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.5毫米平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.75毫米以上結(jié)果都不對(duì)28.下表是一個(gè)分組樣本分組區(qū)間(35,45](45,55](55,65](65,75]頻數(shù)3872則其樣本均值X近似為TOC\o"1-5"\h\z50546264(5)29.在某快餐店中午營(yíng)業(yè)期間內(nèi),每分鐘顧客到來(lái)人數(shù)為平均值是8的泊松(Poisson)分布.若考慮每半分鐘到來(lái)的顧客分布，則此分布近似為：平均值是8的泊松(Poisson)分布平均值是4的泊松(Poisson)分布平均值是2的泊松(Poisson)分布

分布類型將改變.（5）30,一批產(chǎn)品分一,二,三級(jí),其中一級(jí)品是二級(jí)品的二倍,三級(jí)品是二級(jí)品的一半，若從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè),此產(chǎn)品為二級(jí)品的概率是TOC\o"1-5"\h\z1/31/61/72/7（5）31,為調(diào)查呼吸阻塞癥在中國(guó)發(fā)病率，發(fā)了5000份問(wèn)卷.由于呼吸阻塞癥與嗜睡癥有密切關(guān)系，問(wèn)卷都是關(guān)于是否有嗜睡傾向的.后來(lái)，問(wèn)卷只回收了約1000份，對(duì)回答了問(wèn)卷的人進(jìn)行了檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)呼吸阻塞癥患病率為12%.對(duì)此比率數(shù)值是否準(zhǔn)確的判斷應(yīng)為：可以認(rèn)為此數(shù)是發(fā)病率的正確估計(jì)由于未回收問(wèn)卷較多，此值估計(jì)偏高由于未回收問(wèn)卷較多，此值估計(jì)偏低1000份太少，上述發(fā)病率的估計(jì)無(wú)意義（6）32.對(duì)于一組共28個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),使用MINITAB軟件,

先后依次使用了"Anderson-Darling","Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)"及"Kolmogorov-Smirnov"3種方法，但卻得到了3種不同結(jié)論："Anderson-Darling"檢驗(yàn)p-value0.10以及"Kolmogorov-Smirnov"檢驗(yàn)p-value>0.15都判數(shù)據(jù)"正態(tài)".這時(shí)候正確的判斷是：按少數(shù)服從多數(shù)原則，判數(shù)據(jù)”正態(tài)”.任何時(shí)候都相信"最權(quán)威方法".在正態(tài)分布檢驗(yàn)中，相信MINITAB軟件選擇的缺省方法"Anderson-Darling"是最優(yōu)方法,判數(shù)據(jù)"非正態(tài)".檢驗(yàn)中的原則總是"拒絕是有說(shuō)服力的”，因而只要有一個(gè)結(jié)論為"拒絕"則相信此結(jié)果?因此應(yīng)判數(shù)據(jù)"非正態(tài)".此例數(shù)據(jù)太特殊，要另選些方法再來(lái)判斷，才能下結(jié)論.(5)33.已知化纖布每匹長(zhǎng)100米，每匹布內(nèi)的瑕疵點(diǎn)數(shù)服從均值為10的Poisson分布.縫制一套工作服需要4米化纖布.問(wèn)每套工作服上的瑕疵點(diǎn)數(shù)應(yīng)該是：均值為10的Poisson分布均值為2.5的Poisson分布均值為0.4的Poisson分布

分布類型已改變（6）34.從平均壽命為1000小時(shí)壽命為指數(shù)分布的二極管中，抽取100件二極管，并求出其平均壽命.則平均壽命仍為均值是1000小時(shí)的指數(shù)分布平均壽命近似為均值是1000小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為1000小時(shí)的正態(tài)分布平均壽命近似為均值是1000小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為100小時(shí)的正態(tài)分布以上答案都不對(duì).（5）35.某供應(yīng)商送來(lái)一批零件，批量很大,假定該批零件的不良率為1%,今從中隨機(jī)抽取32件，若發(fā)現(xiàn)2個(gè)或2個(gè)以上的不良品就退貨，問(wèn)接受這批貨的概率是多少72.4%23.5%95.9%以上答案都不對(duì)（5）36.某企業(yè)用臺(tái)秤對(duì)某材料進(jìn)行稱重，該材料重量要求的公差限為500±15克.現(xiàn)將一個(gè)500克的砝碼,放在此臺(tái)秤上去稱重，測(cè)量20次，結(jié)果發(fā)現(xiàn)均值為510克,標(biāo)準(zhǔn)差為1克.這說(shuō)明：

臺(tái)秤有較大偏倚（Bias）,需要校準(zhǔn)臺(tái)秤有較大的重復(fù)性誤差，已不能再使用，需要換用精度更高的天平.臺(tái)秤存在較大的再現(xiàn)性誤差，需要重復(fù)測(cè)量來(lái)減小再現(xiàn)性誤差.測(cè)量系統(tǒng)沒(méi)有問(wèn)題，臺(tái)秤可以使用.（5）37,在數(shù)字式測(cè)量系統(tǒng)分析中，測(cè)量人員間基本上無(wú)差異，但每次都要對(duì)初始狀態(tài)進(jìn)行設(shè)定,這時(shí)，再現(xiàn)性誤差是指：被測(cè)對(duì)象不變，測(cè)量人員不變，各次獨(dú)立重復(fù)測(cè)量結(jié)果之間的差異;被測(cè)對(duì)象不變，在不同初始狀態(tài)的設(shè)定下，各次測(cè)量結(jié)果之間的差異；同一測(cè)量人員，對(duì)各個(gè)被測(cè)對(duì)象各測(cè)一次,測(cè)量結(jié)果之間的差異；以上都不是.（5）38.車床加工軸棒，其長(zhǎng)度的公差限為180±3毫米.在測(cè)量系統(tǒng)分析中發(fā)現(xiàn)重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)差為0.12毫米，再現(xiàn)性標(biāo)準(zhǔn)差為0.16毫米.從%P/T的角度來(lái)分析，可以得到結(jié)論：本測(cè)量系統(tǒng)從%P/T角度來(lái)說(shuō)是完全合格的本測(cè)量系統(tǒng)從%P/T角度來(lái)說(shuō)是勉強(qiáng)合格的本測(cè)量系統(tǒng)從%P/T角度來(lái)說(shuō)是不合格的上述數(shù)據(jù)不能得到%P/T值,從而無(wú)法判斷

(5)39.在鉗工車間自動(dòng)鉆空的過(guò)程中，取30個(gè)鉆空結(jié)果分析，其中心位置與規(guī)定中心點(diǎn)在水平方向的偏差值的平均值為1微米，標(biāo)準(zhǔn)差為8微米.測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)重復(fù)性(Repeatability)標(biāo)準(zhǔn)差為3微米，再現(xiàn)性(Reproducibility)標(biāo)準(zhǔn)差為4微米.從精確度/過(guò)程波動(dòng)的角度來(lái)分析，可以得到結(jié)論：本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比(R&R%)來(lái)說(shuō)是完全合格的本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比(R&R%)來(lái)說(shuō)是勉強(qiáng)合格的本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比(R&R%)來(lái)說(shuō)是不合格的上述數(shù)據(jù)不能得到精確度/過(guò)程波動(dòng)比(R&R%),從而無(wú)法判斷(5)40.對(duì)于正態(tài)分布的過(guò)程，有關(guān)pC,pkC和缺陷率的說(shuō)法，正確的是：根據(jù)pC不能估計(jì)缺陷率，根據(jù)pkC才能估計(jì)缺陷率根據(jù)pC和pkC才能估計(jì)缺陷率

缺陷率與pC和pkC無(wú)關(guān)以上說(shuō)法都不對(duì)(5)41.對(duì)于一個(gè)穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過(guò)程，計(jì)算出它的工序能力指數(shù)pC=1.65,pkC=0.92.這時(shí)，應(yīng)該對(duì)生產(chǎn)過(guò)程作出下列判斷：生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，且過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差太大.生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn),過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差尚可.生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)尚可，但過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差太大.對(duì)于生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)情況及過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差都不能作出判斷.(5)42.假定軸棒生產(chǎn)線上，要對(duì)軸棒長(zhǎng)度進(jìn)行檢測(cè).假定軸棒長(zhǎng)度的分布是對(duì)稱的(不一定是正態(tài)分布)，分布中心與軸棒長(zhǎng)度目標(biāo)重合.對(duì)于100根軸棒,將超過(guò)目標(biāo)長(zhǎng)度者記為"+"號(hào),將小于目標(biāo)長(zhǎng)度者記為"-"號(hào).記N+為出現(xiàn)正號(hào)個(gè)數(shù)總和，則N+的分布近似為：(40,60)間的均勻分布.

(45,55)間的均勻分布.均值為50,標(biāo)準(zhǔn)差為10的正態(tài)分布.均值為50,標(biāo)準(zhǔn)差為5的正態(tài)分布.(2)43.某生產(chǎn)線有三道彼此獨(dú)立的工序,三道工序的合格率分別為：95%,90%,98%?如下圖所示：每道工序后有一檢測(cè)點(diǎn)，可檢出前道工序的缺陷,缺陷不可返修，問(wèn)此時(shí)整條線的初檢合格率是多少90%98%83.79%83%(5)44.—批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果顯示，均值和中位數(shù)都是100.這時(shí)，在一般情況下可以得到的結(jié)論是：此分布為對(duì)稱分布此分布為正態(tài)分布

此分布為均勻分布以上各結(jié)論都不能肯定45.從參數(shù)人=0.4的指數(shù)分布中隨機(jī)抽取容量為25的一個(gè)樣本,則該樣本均值￡251251IixX的標(biāo)準(zhǔn)差近似為：TOC\o"1-5"\h\z0.40.51.41.546.某藥廠最近研制出一種新的降壓藥，為了驗(yàn)證新的降壓藥是否有效，實(shí)驗(yàn)可按如下方式進(jìn)行:選擇若干名高血壓病人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并記錄服藥前后的血壓值，然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)驗(yàn)證該藥是否有效.

對(duì)于該問(wèn)題，應(yīng)采用:P=95%P=98%P=90%雙樣本均值相等性檢驗(yàn)配對(duì)均值檢驗(yàn)F檢驗(yàn)方差分析(6)47,為了判斷A車間生產(chǎn)的墊片的變異性是否比B車間生產(chǎn)的墊片的變異性更小,各抽取25個(gè)墊片后，測(cè)量并記錄了其厚度的數(shù)值，發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)都是正態(tài)分布.下面應(yīng)該進(jìn)行的是：兩樣本F檢驗(yàn)兩樣本T檢驗(yàn)兩樣本配對(duì)差值的T檢驗(yàn)兩樣本Mann-Whitney秩和檢驗(yàn)(6)48.為了降低汽油消耗量,網(wǎng)研究所研制成功一種汽油添加劑.該所總工程師宣稱此添加劑將使行駛里程提高2%.X運(yùn)輸公司想驗(yàn)證此添加劑是否有效,調(diào)集本公司各種型號(hào)汽車30輛，發(fā)給每輛汽車普通汽油及加注添加劑汽油各10升，記錄了每輛車用兩種汽油的行駛里程數(shù),共計(jì)60個(gè)數(shù)據(jù),檢驗(yàn)

添加劑是否有效的檢驗(yàn)方法應(yīng)該是：雙樣本均值相等性T檢驗(yàn).配對(duì)樣本檢驗(yàn)F檢驗(yàn)兩樣本非參數(shù)Mann-Whitney檢驗(yàn)（6）49.原來(lái)本車間生產(chǎn)的鋼筋抗拉強(qiáng)度不夠高，經(jīng)六西格瑪項(xiàng)目改進(jìn)后，鋼筋抗拉強(qiáng)度似有提高.為了檢驗(yàn)鋼筋抗拉強(qiáng)度改進(jìn)后是否確有提高，改進(jìn)前抽取8根鋼筋，改進(jìn)后抽取10根鋼筋，記錄了他們的抗拉強(qiáng)度.希望檢驗(yàn)兩種鋼筋的抗拉強(qiáng)度平均值是否有顯著差異.經(jīng)檢驗(yàn)，這兩組數(shù)據(jù)都符合正態(tài)分布.在檢查兩樣本的方差是否相等及均值是否相等時(shí),用計(jì)算機(jī)計(jì)算得到下列結(jié)果.time95%BonferroniConfidenceIntervalsforStDevsBeforeAfter20.017.515.012.510.07.55.0timestrengthBefore

After550540530520510F-Test0.181TestStatistic2.80P-Value0.188Levene'sTestTestStatistic1.96P-ValueTestforEqualVariancesforstrengthTwo-sampleTforstrength_Aftervsstrength_BeforeNMeanStDevSEMeanstrength_After10531.459.843.1strength_Before8522.445.882.1Difference=mu(strength_After)-mu(strength_Before)Estimatefordifference:9.0125095%lowerboundfordifference:2.10405T-Testofdifference=0(vs>):T-Value=2.28P-Value=0.018DF=16

改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也增加了.改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)未變.改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度無(wú)提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)增加了?改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度無(wú)提高，抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也未變.(6)50.為了比較A,B,C三種催化劑對(duì)硝酸氨產(chǎn)量的影響，在三種催化劑下，各生產(chǎn)了6批產(chǎn)品.進(jìn)行了單因素方差分析(ANOVA)后，得到結(jié)果如下所顯示.One-wayANOVA:productversusCatalystSourceDFSSMSFPCatalyst270.1135.0611.230.001Error1546.833.12Total17116.94S=1.767R-Sq=59.95%R-Sq(adj)=54.61%LevelNMeanStDevA626.5001.871B621.6671.633C624.0001.789***********************************************************Tukey95%SimultaneousConfidenceIntervalsAllPairwiseComparisonsamongLevelsofCatalyst

Individualconfidencelevel=97.97%Catalyst=Asubtractedfrom:CatalystLowerCenterUpperB-7.481-4.833-2.186C-5.147-2.5000.147Catalyst=Bsubtractedfrom:CatalystLowerCenterUpperC-0.3142.3334.981Fisher95%IndividualConfidenceIntervalsAllPairwiseComparisonsamongLevelsofCatalystSimultaneousconfidencelevel=88.31%Catalyst=Asubtractedfrom:CatalystLowerCenterUpperB-7.008-4.833-2.659C-4.674-2.500-0.326Catalyst=Bsubtractedfrom:CatalystLowerCenterUpperC0.1592.3334.508由上面這些結(jié)果，如果我們希望兩兩比較時(shí)總的第I類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)控制為5%,應(yīng)該選用的結(jié)論是：3種催化劑效果無(wú)顯著差異.

采用Tukey方法，總第I類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)為5%,其計(jì)算結(jié)果為:AC間，BC間無(wú)顯著差異，但催化劑A的產(chǎn)量顯著高于催化劑B的產(chǎn)量.采用Tukey方法,全部總體參加比較時(shí)，總第I類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)選定為5%,其計(jì)算結(jié)果為：AC間無(wú)顯著差異，但催化劑A及C的產(chǎn)量都顯著高于催化劑B的產(chǎn)量.采用Fisher方法，多總體中任意二總體進(jìn)行比較時(shí)，第I類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)皆選定為5%,其計(jì)算結(jié)果為：3種催化劑下的產(chǎn)量都顯著不同.催化劑A的產(chǎn)量顯著高于催化劑C的產(chǎn)量，催化劑C的產(chǎn)量顯著高于催化劑B的產(chǎn)量，當(dāng)然催化劑A的產(chǎn)量也顯著高于催化劑B的產(chǎn)量.（6）51.M公司生產(chǎn)墊片.在生產(chǎn)線上，隨機(jī)抽取100片墊片，發(fā)現(xiàn)其厚度分布均值為2.0mm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2mm.取10片疊起來(lái)，則這10片墊片疊起來(lái)后總厚度的均值和方差為：均值2.0mm;方差0.2均值20mm;方差0.04均值20mm;方差0.4均值20mm;方差4

(5)52.M車間負(fù)責(zé)測(cè)量機(jī)柜的總電阻值.由于現(xiàn)在使用的是自動(dòng)數(shù)字式測(cè)電阻儀，不同的測(cè)量員間不再有什么差別,但在測(cè)量時(shí)要先設(shè)定初始電壓值V,這里對(duì)V可以有3種選擇方法.作測(cè)量系統(tǒng)分析時(shí),使用傳統(tǒng)方法，對(duì)10個(gè)機(jī)柜，都用3種不同選擇的V值,各測(cè)量2次.在術(shù)語(yǔ)”測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性(Repeatability)"和"測(cè)量系統(tǒng)的再現(xiàn)性(Reproducibility)"中，術(shù)語(yǔ)"再現(xiàn)性”應(yīng)這樣解釋：不使用不同的測(cè)量員，就不再有"再現(xiàn)性"誤差了.不同的設(shè)定的V值所引起的變異是"再現(xiàn)性"誤差.同一個(gè)設(shè)定的V值,多次重復(fù)測(cè)量同樣一個(gè)機(jī)柜所引起的變異是"再現(xiàn)性"誤差.在不同時(shí)間周期內(nèi)，用此測(cè)電阻儀測(cè)量同一個(gè)機(jī)柜時(shí)，測(cè)量值的波動(dòng)是"再現(xiàn)性"誤差.53.在箱線圖(Box-Plot)分析中，已知最小值=-4;Q1=1;Q3=4;最大值=7;則正確的說(shuō)法是：上須觸線終點(diǎn)為：7;下須觸線終點(diǎn)為：-3?5上須觸線終點(diǎn)為：8?5;下須觸線終點(diǎn)為：-3.5上須觸線終點(diǎn)為：7;下須觸線終點(diǎn)為：-4

上須觸線終點(diǎn)為：8?5;下須觸線終點(diǎn)為：-4(6)54.強(qiáng)力變壓器公司的每個(gè)工人都操作自己的15臺(tái)繞線器生產(chǎn)同種規(guī)格的小型變壓器.原定的變壓之電壓比為2.50,但實(shí)際上的電壓比總有些誤差.為了分析究竟是什么原因?qū)е码妷罕茸儺愡^(guò)大，讓3個(gè)工人，每人都操作自己任意選定的10臺(tái)繞線器各生產(chǎn)1臺(tái)變壓器，對(duì)每臺(tái)變壓器都測(cè)量了2次電壓比數(shù)值，這樣就得到了共60個(gè)數(shù)據(jù).為了分析電壓比變異產(chǎn)生的原因，應(yīng)該：將工人及繞線器作為兩個(gè)因子，進(jìn)行兩種方式分組的方差分析(Two-WayANOVA),分別計(jì)算出兩個(gè)因子的顯著性，并根據(jù)其顯著性所顯示的P值對(duì)變異原因作出判斷.將工人及繞線器作為兩個(gè)因子,按兩個(gè)因子交叉(Crossed)的模型,用一般線性模型(GeneralLinearModel)計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量,并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.將工人及繞線器作為兩個(gè)因子,按兩個(gè)因子嵌套(Nested)的模型，用全嵌套模型(FullyNestedANOVA)計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量，并根

據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.根據(jù)傳統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)分析方法(GageRRStudy-Crossed),直接計(jì)算出工人及繞線器兩個(gè)因子方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.55.對(duì)于兩總體均值相等性檢驗(yàn)，當(dāng)驗(yàn)證了數(shù)據(jù)是獨(dú)立的且為正態(tài)后，還要驗(yàn)證二者的等方差性，然后就可以使用雙樣本的T檢驗(yàn).這時(shí)是否可以使用單因子的方差分析(ANOVA)方法予以替代，這里有不同看法.正確的判斷是：兩總體也屬于多總體的特例，因此，所有兩總體均值相等性T檢驗(yàn)皆可用ANOVA方法解決.兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T檢驗(yàn)的功效(Power)比ANOVA方法要高，因而不能用ANOVA方法替代.兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T檢驗(yàn)的計(jì)算比ANOVA方法要簡(jiǎn)單，因而不能用ANOVA方法替代.兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T檢驗(yàn)可以處理對(duì)立假設(shè)為單側(cè)(例如

”大于”)的情形，而ANOVA方法則只能處理雙側(cè)(即”不等于")的問(wèn)題,因而不能用ANOVA方法替代.(6)56.M公司中的Z車間使用多臺(tái)自動(dòng)車床生產(chǎn)螺釘，其關(guān)鍵尺寸是根部的直徑.為了分析究竟是什么原因?qū)е轮睆阶儺愡^(guò)大，讓3個(gè)工人，并隨機(jī)選擇5臺(tái)機(jī)床，每人分別用這5車床各生產(chǎn)10個(gè)螺釘，共生產(chǎn)150個(gè)螺釘，對(duì)每個(gè)螺釘測(cè)量其直徑，得到150個(gè)數(shù)據(jù).為了分析直徑變異產(chǎn)生的原因，應(yīng)該：將工人及螺釘作為兩個(gè)因子，進(jìn)行兩種方式分組的方差分析(Two-WayANOVA)，分別計(jì)算出兩個(gè)因子的顯著性，并根據(jù)其顯著性所顯示的P值對(duì)變異原因作出判斷.將工人及螺釘作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子交叉(Crossed)的模型，用一般線性模型(GeneralLinearModel)計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.將工人及螺釘作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子嵌套(Nested)的模型，用全嵌套模型(FullyNestedANOVA)計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方

差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.根據(jù)傳統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)分析方法（GageRRStudy-Crossed）,直接計(jì)算出工人及螺釘兩個(gè)因子方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷.（6）57,在選定Y為響應(yīng)變量后，選定了X1,X2,X3為自變量，并且用最小二乘法建立了多元回歸方程.在MINITAB軟件輸出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021.在統(tǒng)計(jì)分析的輸出中，找到了對(duì)各個(gè)回歸系數(shù)是否為0的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果?由此可以得到的正確判斷是：3個(gè)自變量回歸系數(shù)檢驗(yàn)中，應(yīng)該至少有1個(gè)以上的回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的（即至少有1個(gè)以上的回歸系數(shù)檢驗(yàn)的P-Value小于0.05），不可能出現(xiàn)3個(gè)自變量回歸系數(shù)檢驗(yàn)的P-Value都大于0.05的情況有可能出現(xiàn)3個(gè)自變量回歸系數(shù)檢驗(yàn)的P-Value都大于0.05的情況，這說(shuō)明數(shù)據(jù)本身有較多異常值,此時(shí)的結(jié)果已無(wú)意義，要對(duì)數(shù)據(jù)重新審核再來(lái)進(jìn)行回歸分析.有可能出現(xiàn)3個(gè)自變量回歸系數(shù)檢驗(yàn)的P-Value都大于0.05的

情況，這說(shuō)明這3個(gè)自變量間可能有相關(guān)關(guān)系，這種情況很正常.ANOVA表中的P-VALUE=0.0021說(shuō)明整個(gè)回歸模型效果不顯著，回歸根本無(wú)意義.58,已知一組壽命(LifeTime)數(shù)據(jù)不為正態(tài)分布,現(xiàn)在希望用Box-Cox變換將其轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布.在確定變換方法時(shí)得到下圖：LambdaStDev3210-1543210LowerCLUpperCLLimitLambda0.221445(using95.0%confidence)

Estimate0.221445LowerCL0.060195UpperCL0.396962BestValueBox-CoxPlotofLifetime從此圖中可以得到結(jié)論：將原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后，可以化為正態(tài)分布.將原始數(shù)據(jù)求其0.2次方后，可以化為正態(tài)分布.將原始數(shù)據(jù)求平方根后，可以化為正態(tài)分布.對(duì)原始數(shù)據(jù)做任何Box-Cox變換，都不可能化為正態(tài)分布.（6）59.為了研究軋鋼過(guò)程中的延伸量控制問(wèn)題,在經(jīng)過(guò)2水平的4個(gè)因子的全因子試驗(yàn)后，得到了回歸方程.其中，因子A代表軋壓長(zhǎng)度，低水平是50cm,高水平為70cm.響應(yīng)變量Y為延伸量（單位為cm）.在代碼化后的回歸方程中，A因子的回歸系數(shù)是4問(wèn)，換算為原始變量（未代碼化前）的方程時(shí)，此回歸系數(shù)應(yīng)該是多少4040.4

0.2（6）60.為了判斷兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系，抽取了30對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù).計(jì)算出了他們的樣本相關(guān)系數(shù)為0.65,對(duì)于兩變量間是否相關(guān)的判斷應(yīng)該是這樣的：由于樣本相關(guān)系數(shù)小于0.8,所以二者不相關(guān)由于樣本相關(guān)系數(shù)大于0.6,所以二者相關(guān)由于檢驗(yàn)兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系的樣本相關(guān)系數(shù)的臨界值與樣本量大小有關(guān)，所以要查樣本相關(guān)系數(shù)表才能決定由于相關(guān)系數(shù)并不能完全代表兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系，本例信息量不夠，不可能得出判定結(jié)果（6）61.響應(yīng)變量Y與兩個(gè)自變量（原始數(shù)據(jù)）X1及X2建立的回歸方程為：210003.0300002.2xxy++=由此方程可以得到結(jié)論是：X1對(duì)Y的影響比X2對(duì)Y的影響要顯著得多X1對(duì)Y的影響比X2對(duì)Y的影響相同X2對(duì)Y的影響比X1對(duì)Y的影響要顯著得多僅由此方程不能對(duì)X1及X2對(duì)Y影響大小作出判定

（6）62.為了判斷改革后的日產(chǎn)量是否比原來(lái)的200（千克）有所提高，抽取了20次日產(chǎn)量，發(fā)現(xiàn)日產(chǎn)量平均值為201（千克）.對(duì)此可以得到判斷：只提高1千克，產(chǎn)量的提高肯定是不顯著的日產(chǎn)量平均值為201（千克），確實(shí)比原來(lái)200（千克）有提高因?yàn)闆](méi)有提供總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息，因而不可能作出判斷不必提供總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息，只要提供樣本標(biāo)準(zhǔn)差的信息就可以作出判斷（6）63.六西格瑪團(tuán)隊(duì)分析了歷史上本車間產(chǎn)量（Y）與溫度（X1）及反應(yīng)時(shí)間（X2）的記錄.建立了Y對(duì)于X1及X2的線性回歸方程，并進(jìn)行了ANOVA,回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)計(jì)算等，證明我們選擇的模型是有意義的，各項(xiàng)回歸系數(shù)也都是顯著的.下面應(yīng)該進(jìn)行：結(jié)束回歸分析，將選定的回歸方程用于預(yù)報(bào)等進(jìn)行殘差分析，以確認(rèn)數(shù)據(jù)與模型擬合得是否很好,看能否進(jìn)一步改進(jìn)模型進(jìn)行響應(yīng)曲面設(shè)計(jì),選擇使產(chǎn)量達(dá)到最大的溫度及反應(yīng)時(shí)間進(jìn)行因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)，看是否還有其它變量也對(duì)產(chǎn)量有影響，擴(kuò)大因子選擇的范圍（6）64.回歸方程XY=

30中，Y的誤差的方差的估計(jì)值為9,當(dāng)1=X時(shí),Y的95%的近似預(yù)測(cè)區(qū)間是(23,35)(24,36)(20,38)(21,39)65.某工序過(guò)程有六個(gè)因子A,B,C,D,E,F,工程師希望做部分因子試驗(yàn)確定主要的影響因素，準(zhǔn)備采用26-2設(shè)計(jì)，而且工程師根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)判定AB,BC,AE,DE之間可能存在交互作用，但是MINITAB給出的生成元(Generators)為E=ABC,F=BCD,為了不讓可能顯著的二階交互作用相互混雜，下列生成元可行的是：E=ABD,F=ABCE=BCD,F=ABCE=ABC,F=ABDE=ACD,F=BCD

66.下列哪項(xiàng)設(shè)計(jì)是適合作為改進(jìn)階段開始的篩選實(shí)驗(yàn)(ScreeningExperiment):8因子的全因子實(shí)驗(yàn)8因子的部分因子實(shí)驗(yàn)中心復(fù)合設(shè)計(jì)(CCD)Box-Behnken設(shè)計(jì)(7)67.在4個(gè)因子A,B,C,D的全因子設(shè)計(jì)中，增加了3個(gè)中，心點(diǎn)的試驗(yàn).分析試驗(yàn)結(jié)果，用MINITAB軟件計(jì)算，其結(jié)果如下：FactorialFit:yversusA,B,C,DAnalysisofVariancefory(codedunits)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPMainEffects48.161088.161082.0402722.870.0002-WayInteractions60.676590.676590.112761.260.369ResidualError80.713610.713610.08920Curvature10.025580.025580.025580.260.626LackofFit50.404630.404630.080930.570.735

PureError20.283400.283400.14170Total189.55127在正交試驗(yàn)中，假定數(shù)據(jù)在擬合線性模型后，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的殘差有共同的方差，對(duì)于方差的估計(jì)量應(yīng)該是MSE（MeanSquareError,即平均誤差均方和），在本題中是：0.089200.141700.713610.28340（7）68.下列哪種響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)肯定不具有旋轉(zhuǎn)性（Rotatability）CCD（中心復(fù)合設(shè)計(jì),CentralCompositeDesign）CCI（中心復(fù)合有界設(shè)計(jì),CentralCompositeInscribedDesign）CCF（中心復(fù)合表面設(shè)計(jì)，CentralCompositeFace-CenteredDesign）BB（BB設(shè)計(jì),Box-BehnkenDesign）（7）69.經(jīng)過(guò)團(tuán)隊(duì)的頭腦風(fēng)暴確認(rèn)，影響過(guò)程的因子有A,B,C,D,E及F共六個(gè).其中除因子的主效應(yīng)外，還要考慮3個(gè)二階交互效應(yīng)AB,AC及DF,所有三階以上交互作用

可以忽略不計(jì).由于試驗(yàn)成本較高，限定不可能進(jìn)行全面的重復(fù)試驗(yàn),但仍希望估計(jì)出隨機(jī)誤差以準(zhǔn)確檢驗(yàn)各因子顯著性.在這種情況下，應(yīng)該選擇進(jìn)行：全因子試驗(yàn)部分實(shí)施的二水平正交試驗(yàn),且增加若干中心點(diǎn)部分實(shí)施的二水平正交試驗(yàn)，不增加中，心點(diǎn)Plackett-Burman設(shè)計(jì)(7)70.在部分實(shí)施的因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，考慮了A,B,C,D,E及F共6個(gè)因子，準(zhǔn)備進(jìn)行16次試驗(yàn).在計(jì)算機(jī)提供的混雜別名結(jié)構(gòu)表(AliasStructureTable)中，看到有二階交互作用效應(yīng)AB與CE相混雜(Confounded),除此之外還有另一些二階交互作用效應(yīng)相混雜,但未看到任何主效應(yīng)與某二階交互作用效應(yīng)相混雜.此時(shí)可以斷定本試驗(yàn)設(shè)計(jì)的分辯度(Resolution)是TOC\o"1-5"\h\z3456

71.在部分實(shí)施的因子設(shè)計(jì)中，如何利用下面這張表格來(lái)制訂試驗(yàn)計(jì)劃非常重要.六西格瑪團(tuán)隊(duì)在分析過(guò)程改進(jìn)時(shí)，大家共同確認(rèn)至少要考慮7個(gè)因子.經(jīng)費(fèi)的限制使得連中心點(diǎn)在內(nèi)的試驗(yàn)總次數(shù)不能超過(guò)20次.對(duì)于在試驗(yàn)中是否應(yīng)考慮第8個(gè)因子，大家意見(jiàn)不統(tǒng)一.你贊成下列哪個(gè)人的意見(jiàn)由7個(gè)因子增加到8個(gè)因子，必然要增加試驗(yàn)次數(shù),既然試驗(yàn)總次數(shù)限定了，不可能考慮增加此因子.從表中看到，7個(gè)因子在16次試驗(yàn)時(shí)可以達(dá)到分辨度為4,8個(gè)因子在16次試驗(yàn)時(shí)也可以達(dá)到分辨度為4,多增加因子沒(méi)使試驗(yàn)計(jì)劃分辨度減小，所以可以增加到8個(gè)因子.正交試驗(yàn)著重看正交表中一共有多少列.16次的正交表(L16)中，共有15列，可以一直增加到15個(gè)因子，增加到8個(gè)因子當(dāng)然沒(méi)問(wèn)題了?這張表根本決定不了最多可以排多少因子,要根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)判斷

第8個(gè)因子是否重要，然后根據(jù)其重要性再?zèng)Q定是否選入?（7）72.六西格瑪團(tuán)隊(duì)在研究過(guò)程改進(jìn)時(shí)，大家共同確認(rèn)要考慮8個(gè)因子.經(jīng)費(fèi)的限制使得試驗(yàn)總次數(shù)應(yīng)盡可能地少，但仍希望不要使主效應(yīng)與二階交互作用相混雜.除了應(yīng)安排4個(gè)中心點(diǎn)外，對(duì)于還該進(jìn)行多少次試驗(yàn)，大家意見(jiàn)不一致.參考有關(guān)表格,你贊成下列哪個(gè)人的意見(jiàn)TOC\o"1-5"\h\z32次.16次.12次（Plackett-Burman設(shè)計(jì)）.8次.（7）73.在進(jìn)行響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)中，常常選用CCD方法而不用BOX-Beknken設(shè)計(jì)，其最主要理由是：CCD有旋轉(zhuǎn)性，而Box-Beknken設(shè)計(jì)沒(méi)有旋轉(zhuǎn)性CCD有序貫性，而Box-Beknken設(shè)計(jì)沒(méi)有序貫性CCD試驗(yàn)點(diǎn)比BOX-Beknken設(shè)計(jì)試驗(yàn)點(diǎn)少以上各項(xiàng)都對(duì)23456789101112131415

4FullIII8FullIVIIIIIIIII16FullVIVIVIVIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII32FullVIIVIVIVIVIVIVIVIVIV64FullVIIVIVIVIVIVIVIVIV128FullVIIIVIVVIVIVIVIV(6)74,光潔磁磚廠在20天內(nèi)，每天從當(dāng)日生產(chǎn)的磁磚中隨機(jī)抽取5塊,測(cè)量其平面度(Flatness),并求出其平均值.其平均值的趨勢(shì)圖如圖1所示.粗略看來(lái)，生產(chǎn)是穩(wěn)定的,下面將每天5塊磁磚的平面度數(shù)值全部直接畫出，則其趨勢(shì)圖如圖2所示.從這兩張圖中可以看出生產(chǎn)中存在什么問(wèn)題生產(chǎn)根本不穩(wěn)定.平面度指標(biāo)不服從正態(tài)分布每天內(nèi)的平面度波動(dòng)不大,但每天間的平面度波動(dòng)較大這兩張圖什么問(wèn)題也不能說(shuō)明?IndexMeanl20####6424.70

4.654.604.554.504.454.40TimeSeriesPlotofMeanl圖1平面度日平均值趨勢(shì)圖Indexx10090807060504030201014.74.64.54.44.3TimeSeriesPlotofx圖2每塊磁磚平面度趨勢(shì)圖(5)75.某企業(yè)希望分析其加工軸棒的直徑波動(dòng)情況并進(jìn)行過(guò)程控制.

工序要求為e20±0.02毫米.在對(duì)直徑的測(cè)量時(shí)，有兩種意見(jiàn)，一是建議用塞規(guī)，測(cè)量結(jié)果為通過(guò)/不通過(guò)，每分鐘可測(cè)5根;另一種意見(jiàn)是采用游標(biāo)卡尺測(cè)出具體直徑值,每分鐘只能測(cè)1根軸.經(jīng)驗(yàn)表明，軸的合格率為99%左右.若希望進(jìn)行過(guò)程控制，應(yīng)采取的最佳方案是：用塞規(guī)，每次檢測(cè)100件作為一個(gè)樣本，用np控制圖用塞規(guī)，每次檢測(cè)500件作為一個(gè)樣本，用np控制圖用游標(biāo)卡尺,每次連續(xù)檢測(cè)5根軸，用RX控制圖用游標(biāo)卡尺,每次連續(xù)檢測(cè)10根軸，用RX控制圖（8）76.在計(jì)算出控制圖的上下控制限后，可以比較上下控制限與上下公差限的數(shù)值.這兩個(gè)限制范圍的關(guān)系是：上下控制限的范圍一定與上下公差限的范圍相同上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍寬上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍窄上下控制限的范圍與上下公差限的范圍一般不能比較（8）77.一位工程師每天收集了100~200件產(chǎn)品，每天抽樣數(shù)不能保證相同，準(zhǔn)備監(jiān)控每天不合格品數(shù)，他應(yīng)當(dāng)使用以下哪種控制圖

TOC\o"1-5"\h\zunpcp(8)78.在研究完改進(jìn)措施后，決定進(jìn)行試生產(chǎn).試生產(chǎn)半月后，采集了100個(gè)數(shù)據(jù).發(fā)現(xiàn)過(guò)程仍未受控,且標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大，平均值也低于目標(biāo)要求.對(duì)于這3方面的問(wèn)題的解決順序應(yīng)該是：首先分析找出過(guò)程未受控的原因，即找出影響過(guò)程的異常變異原因，使過(guò)程達(dá)到受控.首先分析找出標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大的原因，然后減小變異.首先分析找出平均值太低的原因，用最短時(shí)間及最小代價(jià)調(diào)整好均值.以上步驟順序不能肯定,應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況判斷解決問(wèn)題的途徑.(8)79.在性佳牌手機(jī)生產(chǎn)車間，要檢測(cè)手機(jī)的抗脈沖電壓沖擊性能.由于是破壞性檢驗(yàn)，成本較高，每小時(shí)從生產(chǎn)線上抽一部來(lái)作檢測(cè)，共連續(xù)監(jiān)測(cè)4晝夜，得到了96個(gè)數(shù)據(jù).六西格瑪團(tuán)隊(duì)中，王先生主張對(duì)這些數(shù)據(jù)畫“單值-移動(dòng)極差控制圖"，梁先生主張將3個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)作一組，對(duì)這32組數(shù)據(jù)作

"Xbar-R控制圖".這時(shí)你認(rèn)為應(yīng)使用的控制圖是：只能使用”單值-移動(dòng)極差控制圖”，只能使用"Xbar-R控制圖".兩者都可以使用，而以"Xbar-R控制圖”的精度較好.兩者都可以使用，而以”單值-移動(dòng)極差控制圖”的精度較好.80.在實(shí)施六西格瑪項(xiàng)目時(shí)力場(chǎng)分析(ForceFieldAnalysis)"法可用于：查找問(wèn)題的根本原因證項(xiàng)目的實(shí)施效果確定方案實(shí)施可能帶來(lái)的好處和問(wèn)題定量分析變異源81.假設(shè)每次掄班可用時(shí)間為7.5小時(shí),30分鐘調(diào)整時(shí)間，15分鐘計(jì)劃停工時(shí)間，15分鐘用于設(shè)備意外.請(qǐng)問(wèn)設(shè)備的時(shí)間開動(dòng)率為：87%93%90%85%82.有關(guān)全面生產(chǎn)性維護(hù)(TPM)的描述,不正確的是：

TPM應(yīng)是團(tuán)隊(duì)工作來(lái)完成TPM強(qiáng)調(diào)一線員工積極參與TPM的目的是消除因機(jī)器操作產(chǎn)生的故障,缺陷，浪費(fèi)和損失TPM就是縮短故障維修時(shí)間83.限制理論(TOC,TheoryofConstraint)主要關(guān)注領(lǐng)域是顧客需求價(jià)值流準(zhǔn)時(shí)交付消除流程中的'瓶頸”84.在質(zhì)量功能展開(QFD)中，質(zhì)量屋的”屋頂”三角形表示:工程特征之間的相關(guān)性顧客需求之間的相關(guān)性工程特性的設(shè)計(jì)目標(biāo)工程特征與顧客需求的相關(guān)性二,多選題：85.在六西格瑪推進(jìn)過(guò)程中，高層管理委員會(huì)的主要工作有：確定企業(yè)戰(zhàn)略參與六西格瑪項(xiàng)目選擇

計(jì)算六西格瑪項(xiàng)目收益制定企業(yè)整體的六西格瑪實(shí)施計(jì)劃(3)86.六西格瑪項(xiàng)目控制階段的主要工作內(nèi)容有：改進(jìn)方案試運(yùn)行建立過(guò)程控制系統(tǒng)將改進(jìn)方案納入標(biāo)準(zhǔn)確定下一個(gè)改進(jìn)機(jī)會(huì)(1)87.六西格瑪管理方法起源于摩托羅拉,發(fā)展于通用電氣等跨國(guó)公司其DMAIC改進(jìn)模式與PDCA循環(huán)完全不同是對(duì)全面質(zhì)量管理特別是質(zhì)量改進(jìn)理論的繼承性新發(fā)展可以和質(zhì)量管理小組(QCC)等改進(jìn)方法，與ISO9001,卓越績(jī)效模式等管理系統(tǒng)整合推進(jìn).(1)88.推行六西格瑪管理的目的就是要將每百萬(wàn)出錯(cuò)機(jī)會(huì)缺陷數(shù)降低到3.4提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力追求零缺陷，降低劣質(zhì)成本變革企業(yè)文化

89.顧客需求包括:顧客及潛在顧客的需求(VOC)法規(guī)及安全標(biāo)準(zhǔn)需求競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的顧客需求供貨商的需求90,界定階段(Define)是六西格瑪DMAIC項(xiàng)目過(guò)程的第一步.在這個(gè)階段，我們應(yīng)該做的工作包括：確認(rèn)顧客要求和確定過(guò)程更新和完善項(xiàng)目特許任務(wù)書確定項(xiàng)目度量指標(biāo)明確問(wèn)題的主要原因91.親和圖(AffinityDiagram)可應(yīng)用于以下場(chǎng)合：選擇最優(yōu)方案用于歸納思想，提出新的構(gòu)思整理顧客需求評(píng)價(jià)最優(yōu)方案(3)92.以下什么是一個(gè)好的項(xiàng)目問(wèn)題陳述所共有的組成部分選擇所有可能的回答：?jiǎn)栴}對(duì)象描述具體

有清楚的時(shí)間描述結(jié)果可測(cè)量含有解決方案93.高端過(guò)程圖(SIPOC)能令員工了解企業(yè)的宏觀業(yè)務(wù)流程是由于：它描述了每個(gè)詳細(xì)流程它確認(rèn)過(guò)程之顧客它確認(rèn)過(guò)程之供方它闡明過(guò)程的結(jié)果94.M車間生產(chǎn)螺釘.為了估計(jì)螺釘?shù)拈L(zhǎng)度，從當(dāng)日成品庫(kù)中隨機(jī)抽取25個(gè)螺釘，測(cè)量了它們的長(zhǎng)度，樣本均值為22.7mm.并且求出其長(zhǎng)度總體均值的95%置信區(qū)間為(22.5,22.9).下述哪些判斷是不正確的：當(dāng)日生產(chǎn)的螺釘中，有95%的螺釘之長(zhǎng)度落入(22.5,22.9)之內(nèi).當(dāng)日任取一個(gè)螺釘，其長(zhǎng)度以95%的概率落入(22.5,22.9)之內(nèi).區(qū)間(22.5,22.9)覆蓋總體均值的概率為95%.若再次抽取25個(gè)螺釘，樣本均值以95%的概率落入(22.5,22.9)之內(nèi).

95.在測(cè)量系統(tǒng)分析計(jì)算重復(fù)性和再現(xiàn)性(R&R)時(shí),相對(duì)于極差法(RangeMethod)而言，采用方差分析和方差估計(jì)法的優(yōu)點(diǎn)是：計(jì)算簡(jiǎn)便可以估計(jì)交互作用的影響可以進(jìn)行深層次的統(tǒng)計(jì)分析是精確算法，計(jì)算結(jié)果沒(méi)有誤差96,對(duì)部分實(shí)施因子試驗(yàn)的理解，下面說(shuō)法正確的是：混雜現(xiàn)象的出現(xiàn)是完全可以避免的混雜現(xiàn)象的結(jié)果是可以選擇的任何主效應(yīng)與二階交互效應(yīng)的混雜都必須避免存在某些二階交互作用的混雜通常是可以允許的97.在下列哪些情況中可以使用方差分析方法：比較多個(gè)正態(tài)總體的均值是否相等比較多個(gè)正態(tài)總體的方差是否相等比較多個(gè)總體的分布類型是否相同分解數(shù)據(jù)的總變異(Variation)為若干有意義的分量98.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，我們常常要將原來(lái)對(duì)于因子設(shè)定的各水平值實(shí)行”代碼化"(Coding).例如在2

水平時(shí)，把”高""低"二水平分別記為"+1"及"-1".這樣做的好處是：比未代碼化時(shí)提高了計(jì)算的精度?代碼化后，可以通過(guò)直接比較各因子或因子間的交互作用的回歸系數(shù)之絕對(duì)值以確定效應(yīng)的大小，即回歸系數(shù)之絕對(duì)值越大者該效應(yīng)越顯著；而未代碼化時(shí)不能這樣判斷.代碼化后，刪除回歸方程中某些不顯著之項(xiàng)時(shí)，其它各項(xiàng)回歸系數(shù)不變;未代碼化時(shí)，在刪除某些不顯著之項(xiàng)時(shí)其它各項(xiàng)回歸系數(shù)可能有變化.由于代碼化后，各因子或因子間的交互作用的回歸系數(shù)之估計(jì)量間相互無(wú)關(guān),如果在對(duì)系數(shù)進(jìn)行系數(shù)顯著性檢驗(yàn)時(shí)，某系數(shù)P—value較大（例如大于0.2）,證明它們效應(yīng)不顯著，可以直接將其刪除；而未代碼化時(shí)，各項(xiàng)回歸系數(shù)間可能有關(guān)，因而即使某系數(shù)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)時(shí)的P—value較大，也不能冒然刪除.（7）99.在改進(jìn)階段中，安排了試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與分析.僅對(duì)新建立的模型進(jìn)行一般的統(tǒng)計(jì)分析是不夠的，還必須進(jìn)行殘差的診斷.這樣做的目的是：判斷模型與數(shù)據(jù)的擬合是否有問(wèn)題判斷各主效應(yīng)與交互效應(yīng)是否顯著

協(xié)助尋找出因子的最佳設(shè)置，以使響應(yīng)變量達(dá)到最優(yōu)化判斷試驗(yàn)過(guò)程中試驗(yàn)誤差是否有不正常的變化（7）100.對(duì)于響應(yīng)曲面方法的正確敘述是：響應(yīng)曲面方法是試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中的一種響應(yīng)曲面方法是在最優(yōu)區(qū)域內(nèi)建立響應(yīng)變量與各自變量的二次回歸方程響應(yīng)曲面方法可以找尋到響應(yīng)變量最優(yōu)區(qū)域響應(yīng)曲面方法可以判明各因子顯著或不顯著（7）101.在兩水平因子試驗(yàn)時(shí)，增加若干個(gè)中心點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)是：可以得到純誤差項(xiàng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膹澢允鼓Ｐ拖禂?shù)的估計(jì)更準(zhǔn)確不破壞正交性和平衡性（7）102.在2水平全因子試驗(yàn)中，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)因子C及交互作用A*B是顯著的，而A,B,D均不顯著，則在選取最佳方案時(shí)，應(yīng)考慮：找出因子A的最好水平找出因子c的最好水平找出因子A和B的最好水平搭配

找出因子D的最好水平（7）103.在因子設(shè)計(jì)階段,對(duì)3個(gè)因子A,B及C,進(jìn)行二水平全因子共11次試驗(yàn)后，可以確認(rèn)3者皆顯著，但卻發(fā)現(xiàn)了顯著的彎曲.決定增做些試驗(yàn)點(diǎn)，形成響應(yīng)曲面