一、單項(xiàng)選擇題：

1.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)承當(dāng)?shù)娜蝿?wù)：

A.在倡導(dǎo)者〔Champion〕與資深黑帶〔MBB〕的指導(dǎo)下，帶著團(tuán)隊(duì)完成六西格瑪工程

B.運(yùn)用六西格瑪管理工具方法，發(fā)現(xiàn)問題產(chǎn)生的根本原因，確認(rèn)改良時(shí)機(jī)；

C.與倡導(dǎo)者資深黑帶以及工程相關(guān)方溝通，尋求各方的支持與理解；

D.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。

2.確定工程選擇及工程優(yōu)先級是以下哪個(gè)角色的責(zé)任

A．黑帶

B．黑帶大師

C．綠帶

D．倡導(dǎo)者

3.在分析X

R控制圖時(shí)應(yīng)

A.先分析X圖然后再分析R圖

B.先分析R圖然后再分析X圖

C.X圖與R圖無關(guān)，應(yīng)單獨(dú)分析

D.以上答案都不對

六西格瑪管理的組織構(gòu)造中，下面的陳述哪個(gè)是正確的：

A.黑帶應(yīng)當(dāng)自主決定工程選擇

B．綠帶的數(shù)量與素質(zhì)是推行六西格瑪獲得成功的關(guān)鍵因素

C．倡導(dǎo)者對六西格瑪活動(dòng)整體負(fù)責(zé)，確定前進(jìn)方向

D．以上都不是

5.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“停頓依靠檢驗(yàn)達(dá)成質(zhì)量的做法〞，這句話的含義是：

A.企業(yè)雇傭了太多的檢驗(yàn)人員，對經(jīng)營來說是不經(jīng)濟(jì)的。

B.質(zhì)量是設(shè)計(jì)與生產(chǎn)出來的，不是檢驗(yàn)出來的。

C.在大多數(shù)情況下，應(yīng)該由操作人員自己來保證質(zhì)量，而不是靠檢驗(yàn)員保證。

D.人工檢驗(yàn)的效率與準(zhǔn)確率較低，依靠檢驗(yàn)是不能保證質(zhì)量的。

6.在以下陳述中，不正確的選項(xiàng)是：

A.六西格瑪管理僅是適合于制造過程質(zhì)量改良的工具；

B.六西格瑪管理是保持企業(yè)經(jīng)營業(yè)績持續(xù)改善的系統(tǒng)方法；

C.六西格瑪管理是增強(qiáng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力與綜合素質(zhì)的管理模式；

D.六西格瑪管理是不斷提高顧客滿意程度的科學(xué)方法:

A.界定階段包括界定工程范圍、組成團(tuán)隊(duì)。

B.測量階段主要是測量過程的績效，即Y，在測量前要驗(yàn)證測量系統(tǒng)的有效性，找到并確認(rèn)影響Y的關(guān)鍵原因。

C.分析階段主要是針對Y進(jìn)展原因分析，找到并驗(yàn)證關(guān)鍵原因。

D.改良階段主要是針對關(guān)鍵原因X尋找改良措施，并驗(yàn)證改良措施。

8.在以下常用的QC新七種工具方法中，用于確定工程工期與關(guān)鍵路線的工具是：

A.親與圖B.矩陣圖C.PDPC法D.網(wǎng)絡(luò)圖

9.“平衡記分卡〞是由下述哪幾個(gè)維度構(gòu)成的：

A.財(cái)務(wù)、顧客、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、員工學(xué)習(xí)與成長

B.評價(jià)系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理系統(tǒng)、內(nèi)部溝通系統(tǒng)

C.業(yè)績考評系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、內(nèi)部流程

D.財(cái)務(wù)系統(tǒng)、績效考核系統(tǒng)、顧客關(guān)系管理系統(tǒng)

10.在質(zhì)量功能展開(QFD,QualityFunctionDeployment)中，首要的工作是：

A.客戶競爭評估B.技術(shù)競爭評估C.決定客戶需求D.評估設(shè)計(jì)特色

11.在某檢驗(yàn)點(diǎn)，對1000個(gè)某零件進(jìn)展檢驗(yàn)，每個(gè)零件上有10個(gè)缺陷時(shí)機(jī)，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

B.3200C.32000D.160012.下面列舉的工具中，哪個(gè)一般不是在工程選擇時(shí)常用的工具：

A.排列圖〔Pareto〕B.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)C.QFDD.因果矩陣

13．六西格瑪工程團(tuán)隊(duì)在明確工程范圍時(shí)，應(yīng)采用以下什么工具？

A.因果圖B.SIPOC圖C.PDPC法D.頭腦風(fēng)暴法14.哪種工具可以用于解決下述問題：一項(xiàng)任務(wù)可以分解為許多作業(yè)，這些作業(yè)相互依賴與相互制約，團(tuán)隊(duì)希望把各項(xiàng)作業(yè)之間的這種依賴與制約關(guān)系清晰地表示出來，并通過適當(dāng)?shù)姆治稣页鲇绊戇M(jìn)度的關(guān)鍵路徑，從而能進(jìn)展統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。

A.PDPC(過程決策程序圖)B.箭條圖(網(wǎng)絡(luò)圖)C.甘特圖D.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)開展階段？團(tuán)隊(duì)的任務(wù)已為其成員所了解，但他們對實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最正確方法存在著分歧，團(tuán)隊(duì)成員仍首先作為個(gè)體來思考，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)的爭論甚至矛盾。A.形成期B.震蕩期C.標(biāo)準(zhǔn)期D.執(zhí)行期16.在界定階段完畢時(shí)，下述哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)?shù)靡源_定？

1、工程目標(biāo)2、工程預(yù)期的財(cái)務(wù)收益3、工程所涉及的主要過程4、工程團(tuán)隊(duì)成員A.1；B.1與4；C.2與3；D.1、2、3與4。17.在工程特許任務(wù)書(TeamCharter)中，需要陳述“經(jīng)營情況〞〔BusinessCase,也被稱為工程背景〕。該項(xiàng)內(nèi)容是為了說明：A.為什么要做該工程；B.工程的目標(biāo)；C.工程要解決的問題；D.問題產(chǎn)生的原因。18.一個(gè)過程由三個(gè)工作步驟構(gòu)成〔如下圖〕，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)過程的流通合格率為

A.92.2%

B.99%

C.96%

D.97.3%

19.在談到鼓勵(lì)技巧時(shí)，常常會(huì)基于馬斯洛〔Maslow〕的“人的五個(gè)根本需求〞理論。馬斯洛認(rèn)為：人們的最初鼓勵(lì)來自于最低層次的需求，當(dāng)這個(gè)需求被滿足后，鼓勵(lì)便來自于下一個(gè)需求。則，按照馬斯洛理論，人們需求層次從低到高的順序就是：A.平安需要→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

B.生存需要→平安需要→尊重→歸屬感→成就或自我實(shí)現(xiàn)C.生存需要→平安需要→歸屬感→尊重→成就或自我實(shí)現(xiàn)D.生存需要→平安需要→歸屬感→成就或自我實(shí)現(xiàn)→尊重20.劣質(zhì)本錢的構(gòu)成是：A.內(nèi)部損失與外部損失本錢B.不增值的預(yù)防本錢＋鑒定本錢＋內(nèi)部損失與外部損失本錢C.不增值的預(yù)防本錢＋內(nèi)部損失與外部損失本錢D.鑒定本錢＋內(nèi)部損失與外部損失本錢21.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：A.8分鐘B.10分鐘C.6分鐘D.以上都不對22.下述網(wǎng)絡(luò)圖中，關(guān)鍵路徑是？〔時(shí)間單位：天〕A.①－③－⑥－⑧－⑩B.①－③－⑥－⑨－⑩C.①－④－⑥－⑧－⑩D.①－④－⑥－⑨－⑩23.對于離散型數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析，通常應(yīng)提供至少30件產(chǎn)品，由3個(gè)測量員對每件產(chǎn)品重復(fù)測量2次，記錄其合格與不合格數(shù)目。對于30件產(chǎn)品的正確選擇方法應(yīng)該是：A.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B.至少10件合格，至少10件不合格，這與實(shí)際生產(chǎn)狀態(tài)無關(guān)C.可以隨意設(shè)定比率,因?yàn)榇吮嚷逝c測量系統(tǒng)是否合格是無關(guān)的D.以上都不對24．美國工程師的工程報(bào)告中提到，在生產(chǎn)過程中，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:+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〕間的換算關(guān)系是：C=5/9〔F–32〕請問換算后的相關(guān)系數(shù)與回歸系數(shù)各是多少？A.相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為1.62B.相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為0.9

C.相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為D.相關(guān)系數(shù)為0.5，回歸系數(shù)為0.5

25.對于流水線上生產(chǎn)的一大批二極管的輸出電壓進(jìn)展了測定。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，對于它們的輸出電壓進(jìn)展了測定。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。為了檢測此時(shí)的生產(chǎn)是否正常。先要確定X的分布。可以斷言：

A.X近似為均值是200，標(biāo)準(zhǔn)差是20的正態(tài)分布。

B.X近似為均值是200，標(biāo)準(zhǔn)差是10的正態(tài)分布。C.X是〔180，220〕上的均勻分布。D.X是〔190，210〕上的均勻分布。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：A．樣本平均值〔Mean〕B．去掉一個(gè)最高值，去掉一個(gè)最低值，然后求平均C．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〕27.在起重設(shè)備廠中,對于供給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。供給商對他們本月生產(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)可以對于墊片生產(chǎn)過程得出結(jié)論說:

A.平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.25毫米B.平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.5毫米C.平均值偏離目標(biāo)12毫米大約0.75毫米D.以上結(jié)果都不對

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

A.50

B.54

C.62

D.64

29.在某快餐店中午營業(yè)期間內(nèi)，每分鐘顧客到來人數(shù)為平均值是8的泊松〔Poisson〕分布。假設(shè)考慮每半分鐘到來的顧客分布，則此分布近似為：A．平均值是8的泊松〔Poisson〕分布B．平均值是4的泊松〔Poisson〕分布C．平均值是2的泊松〔Poisson〕分布D．分布類型將改變。30.一批產(chǎn)品分一、二、三級，其中一級品是二級品的二倍，三級品是二級品的一半，假設(shè)從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè)，此產(chǎn)品為二級品的概率是

A.1/3B.1/6C.1/731.為調(diào)查呼吸阻塞癥在中國發(fā)病率，發(fā)了5000份問卷。由于呼吸阻塞癥與嗜睡癥有密切關(guān)系，問卷都是關(guān)于是否有嗜睡傾向的。后來，問卷只回收了約1000份，對答復(fù)了問卷的人進(jìn)展了檢測，發(fā)現(xiàn)呼吸阻塞癥患病率為12%。對此比率數(shù)值是否準(zhǔn)確的判斷應(yīng)為：A.可以認(rèn)為此數(shù)是發(fā)病率的正確估計(jì)B.由于未回收問卷較多，此值估計(jì)偏高C.由于未回收問卷較多，此值估計(jì)偏低

D.1000份太少，上述發(fā)病率的估計(jì)無意義

32.對于一組共28個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)展正態(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-value0.005因而判數(shù)據(jù)“非正態(tài)〞，“Ryan-Joiner〔SimilartoShapiro-Wilk〕〞檢驗(yàn)p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov〞檢驗(yàn)p-value0.15都判數(shù)據(jù)“正態(tài)〞。這時(shí)候正確的判斷是：A．按少數(shù)服從多數(shù)原因，判數(shù)據(jù)“正態(tài)〞。B．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)〞。C．檢驗(yàn)中的原因總是“拒絕是有說服力的〞，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)〞。D．此例數(shù)據(jù)太特殊，要另選些方法再來判斷，才能下結(jié)論。33.化纖布每匹長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。問每套工作服上的瑕疵點(diǎn)數(shù)應(yīng)該是：A.均值為10的Poisson分布B.均值為2.5的Poisson分布C.均值為0.4的Poisson分布D.分布類型已改變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A.平均壽命仍為均值是1000小時(shí)的指數(shù)分布B.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

C.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D.以上答案都不對。

35.某供給商送來一批零件，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，假設(shè)發(fā)現(xiàn)2個(gè)或2個(gè)以上的不良品就退貨，問承受這批貨的概率是多少？

A.72.4%B.23.5%

C.95.9%D.以上答案都不對

36.某企業(yè)用臺秤對某材料進(jìn)展稱重，該材料重量要求的公差限為500±15克?，F(xiàn)將一個(gè)500克的砝碼，放在此臺秤上去稱重，測量20次，結(jié)果發(fā)現(xiàn)均值為510克，標(biāo)準(zhǔn)差為1克。這說明：A.臺秤有較大偏倚〔Bias〕，需要校準(zhǔn)B.臺秤有較大的重復(fù)性誤差，已不能再使用，需要換用精度更高的天平。C.臺秤存在較大的再現(xiàn)性誤差，需要重復(fù)測量來減小再現(xiàn)性誤差。D.測量系統(tǒng)沒有問題，臺秤可以使用。

37.在數(shù)字式測量系統(tǒng)分析中，測量人員間根本上無差異，但每次都要對初始狀態(tài)進(jìn)展設(shè)定，這時(shí)，再現(xiàn)性誤差是指：A.被測對象不變，測量人員不變，各次獨(dú)立重復(fù)測量結(jié)果之間的差異；

B.被測對象不變，在不同初始狀態(tài)的設(shè)定下，各次測量結(jié)果之間的差異；

C.同一測量人員，對各個(gè)被測對象各測一次，測量結(jié)果之間的差異；D.以上都不是。38.車床加工軸棒，其長度的公差限為180±3毫米。在測量系統(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的角度來分析，可以得到結(jié)論：A.本測量系統(tǒng)從%P/T角度來說是完全合格的B.本測量系統(tǒng)從%P/T角度來說是勉強(qiáng)合格的C.本測量系統(tǒng)從%P/T角度來說是不合格的D.上述數(shù)據(jù)不能得到%P/T值，從而無法判斷

39.在鉗工車間自動(dòng)鉆空的過程中，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。測量系統(tǒng)進(jìn)展分析后發(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。從準(zhǔn)確度/過程波動(dòng)的角度來分析，可以得到結(jié)論:

A.本測量系統(tǒng)從準(zhǔn)確度/過程波動(dòng)比(RR%)來說是完全合格的B.本測量系統(tǒng)從準(zhǔn)確度/過程波動(dòng)比(RR%)來說是勉強(qiáng)合格的C.本測量系統(tǒng)從準(zhǔn)確度/過程波動(dòng)比(RR%)來說是不合格的D.上述數(shù)據(jù)不能得到準(zhǔn)確度/過程波動(dòng)比(RR%),從而無法判斷

40.對于正態(tài)分布的過程,有關(guān)pC、pkC與缺陷率的說法，正確的選項(xiàng)是：A.根據(jù)pC不能估計(jì)缺陷率,根據(jù)pkC才能估計(jì)缺陷率B.根據(jù)pC與pkC才能估計(jì)缺陷率C.缺陷率與pC與pkC無關(guān)D.以上說法都不對

41.對于一個(gè)穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過程，計(jì)算出它的工序能力指數(shù)pC=1.65，pkC=0.92。這時(shí)，應(yīng)該對生產(chǎn)過程作出以下判斷：A．生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，且過程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。B．生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，過程的標(biāo)準(zhǔn)差尚可。C．生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)尚可，但過程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。D．對于生產(chǎn)過程的均值偏離目標(biāo)情況及過程的標(biāo)準(zhǔn)差都不能作出判斷。

42.假定軸棒生產(chǎn)線上，要對軸棒長度進(jìn)展檢測。假定軸棒長度的分布是對稱的〔不一定是正態(tài)分布〕，分布中心與軸棒長度目標(biāo)重合。對于100根軸棒，將超過目標(biāo)長度者記為“〞號，將小于目標(biāo)長度者記為“-〞號。記N為出現(xiàn)正號個(gè)數(shù)總與，則N的分布近似為：A．〔40，60〕間的均勻分布。B．〔45，55〕間的均勻分布。C．均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為10的正態(tài)分布。D．均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為5的正態(tài)分布。

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%。

如以下圖所示：每道工序后有一檢測點(diǎn)，可檢出前道工序的缺陷，缺陷不可返修,問此時(shí)整條線的初檢合格率是多少？

A.90%B.98%C.83.79%D.83%

44.一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果顯示，均值與中位數(shù)都是100。這時(shí)，在一般情況下可以得到的結(jié)論是：A.此分布為對稱分布B.此分布為正態(tài)分布C.此分布為均勻分布D.以上各結(jié)論都不能肯定

45.從參數(shù)λ=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Σ=準(zhǔn)差近似為：B.CD.1.5

46.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)展：選擇假設(shè)干名高血壓病人進(jìn)展實(shí)驗(yàn)，并記錄服藥前后的血壓值，然后通過統(tǒng)計(jì)分析來驗(yàn)證該藥是否有效。對于該問題,應(yīng)采用:

A．雙樣本均值相等性檢驗(yàn)B．配對均值檢驗(yàn)C．F檢驗(yàn)D．方差分析

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)展的是：A．兩樣本F檢驗(yàn)B．兩樣本T檢驗(yàn)C．兩樣本配對差值的T檢驗(yàn)D．兩樣本Mann-Whitney秩與檢驗(yàn)

48.為了降低汽油消耗量，M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：A.雙樣本均值相等性T檢驗(yàn)。B.配對樣本檢驗(yàn)

C.F檢驗(yàn)D.兩樣本非參數(shù)Mann-Whitney檢驗(yàn)

49.原來本車間生產(chǎn)的鋼筋抗拉強(qiáng)度不夠高，經(jīng)六西格瑪工程改良后，鋼筋抗拉強(qiáng)度似有提高。為了檢驗(yàn)鋼筋抗拉強(qiáng)度改良后是否確有提高，改良前抽取8根鋼筋，改良后抽取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)算得到以下結(jié)果。

TestforEqualVariancesforstrength

TestStatistic1.96

P-Value0.188

Levene'sTest

TestStatistic1.96

P-Value

Two-sampleTforstrength_Aftervsstrength_Before

NMeanStDevSEMean

strength_After10531.459.843.1

strength_Before8522.445.882.1

Difference=mu(strength_After)-mu(strength_Before)

Estimatefordifference:9.01250

95%lowerboundfordifference:2.10405

T-Testofdifference=0(vs):T-Value=2.28P-Value=0.018DF=16

A.改良后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也增加了。B.改良后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)未變。C.改良后平均抗拉強(qiáng)度無提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)增加了。D.改良后平均抗拉強(qiáng)度無提高，抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也未變。

50.為了比擬A、B、C三種催化劑對硝酸氨產(chǎn)量的影響，在三種催化劑下，各生產(chǎn)了6批產(chǎn)品。進(jìn)展了單因素方差分析〔ANOVA〕后，得到結(jié)果如下所顯示。One-wayANOVA:productversusCatalyst

SourceDFSSMSFP

Catalyst20.001

Error1546.833.12

Total17116.94

S=1.767R-Sq=59.95%R-Sq(adj)=54.61%

LevelNMeanStDev

A626.5001.871

B621.6671.633

***********************************************************

Tukey95%SimultaneousConfidenceIntervals

AllPairwiseComparisonsamongLevelsofCatalyst

Individualconfidencelevel=97.97%

Catalyst=Asubtractedfrom:

CatalystLowerCenterUpper

B-7.481-4.833-2.186

C-5.147-2.5000.147

Catalyst=Bsubtractedfrom

*****************************************************

Fisher95%IndividualConfidenceIntervals

AllPairwiseComparisonsamongLevelsofCatalyst

Simultaneousconfidencelevel=88.31%

Catalyst=Asubtractedfrom:

CatalystLowerCenterUpper

B-7.008-4.833-2.659

C-4.674-2.500-0.326

Catalyst=Bsubtractedfrom:

CatalystLowerCenterUpper

C0.1592.3334.508

由上面這些結(jié)果，如果我們希望兩兩比擬時(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：A.3種催化劑效果無顯著差異。B.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。C.采用Tukey方法，全部總體參加比擬時(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。D.采用Fisher方法，多總體中任意二總體進(jìn)展比擬時(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。

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，標(biāo)準(zhǔn)差為。取10片疊起來，則這10片墊片疊起來后總厚度的均值與方差為：A.均值；方差B.均值20mm；方差0.04

C.均值20mm；方差D.均值20mm；方差4

52.M車間負(fù)責(zé)測量機(jī)柜的總電阻值。由于現(xiàn)在使用的是自動(dòng)數(shù)字式測電阻儀，不同的測量員間不再有什么差異，但在測量時(shí)要先設(shè)定初始電壓值V，這里對V可以有3種選擇方法。作測量系統(tǒng)分析時(shí)，使用傳統(tǒng)方法，對10個(gè)機(jī)柜，都用3種不同選擇的V值，各測量2次。在術(shù)語“測量系統(tǒng)的重復(fù)性〔Repeatability〕〞與“測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性〔Reproducibility〕〞中，術(shù)語“再現(xiàn)性〞應(yīng)這樣解釋：A.不使用不同的測量員，就不再有“再現(xiàn)性〞誤差了。B.不同的設(shè)定的V值所引起的變異是“再現(xiàn)性〞誤差。C.同一個(gè)設(shè)定的V值，屢次重復(fù)測量同樣一個(gè)機(jī)柜所引起的變異是“再現(xiàn)性〞誤差。D.在不同時(shí)間周期內(nèi)，用此測電阻儀測量同一個(gè)機(jī)柜時(shí)，測量值的波動(dòng)是“再現(xiàn)性〞誤差。

53.在箱線圖(Box-Plot)分析中，最小值=-4；Q1=1；Q3=4；最大值=7；則正確的說法是：A．上須觸線終點(diǎn)為：7；下須觸線終點(diǎn)為：-3.5

B．上須觸線終點(diǎn)為：8.5；下須觸線終點(diǎn)為：-3.5

C．上須觸線終點(diǎn)為：7；下須觸線終點(diǎn)為：-4

D．上須觸線終點(diǎn)為：8.5；下須觸線終點(diǎn)為：-4

54.強(qiáng)力變壓器公司的每個(gè)工人都操作自己的15臺繞線器生產(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。為了分析終究是什么原因?qū)е码妷罕茸儺愡^大，讓3個(gè)工人，每人都操作自己任意選定的10臺繞線器各生產(chǎn)1臺變壓器，對每臺變壓器都測量了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：A.將工人及繞線器作為兩個(gè)因子，進(jìn)展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值對變異原因作出判斷。B.將工人及繞線器作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子穿插〔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變異原因作出判斷。C.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變異原因作出判斷。D.根據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(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變異原因作出判斷。

55.對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：A.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。B.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)的成效〔Power〕比ANOVA方法要高，因而不能用ANOVA方法替代。

C.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方法要簡單，因而不能用ANOVA方法替代。D.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〞〕的問題，因而不能用ANOVA方法替代。

56.M公司中的Z車間使用多臺自動(dòng)車床生產(chǎn)螺釘，其關(guān)鍵尺寸是根部的直徑。為了分析終究是什么原因?qū)е轮睆阶儺愡^大，讓3個(gè)工人，并隨機(jī)選擇5臺機(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，對每個(gè)螺釘測量其直徑，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：A.將工人及螺釘作為兩個(gè)因子，進(jìn)展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值對變異原因作出判斷。B.將工人及螺釘作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子穿插〔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變異原因作出判斷。C.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變異原因作出判斷。D.根據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(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變異原因作出判斷。

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：A．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B．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，這說明數(shù)據(jù)本身有較多異常值，此時(shí)的結(jié)果已無意義，要對數(shù)據(jù)重新審核再來進(jìn)展回歸分析。C．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。D．ANOVA表中的P-VALUE=0.0021說明整個(gè)回歸模型效果不顯著，回歸根本無意義。

58.一組壽命〔LifeTime〕數(shù)據(jù)不為正態(tài)分布?，F(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)得到以下圖：

Lambda

LowerCLUpperCL

LimitLambda

0.221445

(using95.0%confidence)

Estimate0.221445

LowerCL0.060195

UpperCL0.396962

BestValue

Box-CoxPlotofLifetime

從此圖中可以得到結(jié)論：A.將原始數(shù)據(jù)取對數(shù)后，可以化為正態(tài)分布。B.將原始數(shù)據(jù)求其0.2次方后，可以化為正態(tài)分布。C.將原始數(shù)據(jù)求平方根后，可以化為正態(tài)分布。D.對原始數(shù)據(jù)做任何Box-Cox變換，都不可能化為正態(tài)分布。

59.為了研究軋鋼過程中的延伸量控制問題,在經(jīng)過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，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？

A.40B.4CD.0.2

60.為了判斷兩個(gè)變量間是否有相關(guān)關(guān)系，抽取了30對觀測數(shù)據(jù)。計(jì)算出了他們的樣本相關(guān)系數(shù)為0.65，對于兩變量間是否相關(guān)的判斷應(yīng)該是這樣的：A．由于樣本相關(guān)系數(shù)小于0.8,所以二者不相關(guān)B．由于樣本相關(guān)系數(shù)大于0.6,所以二者相關(guān)C．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D．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

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+30000×1+×2由此方程可以得到結(jié)論是:

A.X1對Y的影響比X2對Y的影響要顯著得多B.X1對Y的影響比X2對Y的影響一樣C.X2對Y的影響比X1對Y的影響要顯著得多D.僅由此方程不能對X1及X2對Y影響大小作出判定

62.為了判斷改革后的日產(chǎn)量是否比原來的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〕。對此可以得到判斷：A．只提高1千克，產(chǎn)量的提高肯定是不顯著的B．日產(chǎn)量平均值為201〔千克〕，確實(shí)比原來200〔千克〕有提高C．因?yàn)闆]有提供總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息，因而不可能作出判斷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〕及反響時(shí)間〔X2〕的記錄。建立了Y對于X1及X2的線性回歸方程，并進(jìn)展了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)展：A.完畢回歸分析，將選定的回歸方程用于預(yù)報(bào)等B.進(jìn)展殘差分析，以確認(rèn)數(shù)據(jù)與模型擬合得是否很好，看能否進(jìn)一步改良模型C.進(jìn)展響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)，選擇使產(chǎn)量到達(dá)最大的溫度及反響時(shí)間D.進(jìn)展因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)，看是否還有其它變量也對產(chǎn)量有影響，擴(kuò)大因子選擇的范圍

64.回歸方程Y=

30—X中，Y的誤差的方差的估計(jì)值為9，當(dāng)X=1時(shí)，Y的95%的近似預(yù)測區(qū)間是

A.(23,35)B.(24,36)C.(20,38)D.(21,39)

65.某工序過程有六個(gè)因子A、B、C、D、E、F，工程師希望做局部因子試驗(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)歷判定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，以下生成元可行的是:

A.E=ABD，F(xiàn)=ABCB.E=BCD，F(xiàn)=ABC

C.E=ABC，F(xiàn)=ABDD.E=ACD，F(xiàn)=BCD

66.以下哪項(xiàng)設(shè)計(jì)是適合作為改良階段開場的篩選實(shí)驗(yàn)〔ScreeningExperiment〕：A.8因子的全因子實(shí)驗(yàn)B.8因子的局部因子實(shí)驗(yàn)C.中心復(fù)合設(shè)計(jì)〔CCD〕D.Box-Behnken設(shè)計(jì)

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)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP

6590.676590.112761.260.369

5580.025580.025580.260.626

Total189.55127

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，對于方差的估計(jì)量應(yīng)該是MSE〔MeanSquareError，即平均誤差均方與〕，在此題中是：B.CD.0.28340

68.以下哪種響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)肯定不具有旋轉(zhuǎn)性〔Rotatability〕A.CCD〔中心復(fù)合設(shè)計(jì)，CentralCompositeDesign〕B.CCI〔中心復(fù)合有界設(shè)計(jì)，CentralCompositeInscribedDesign〕C.CCF〔中心復(fù)合外表設(shè)計(jì)，CentralCompositeFace-CenteredDesign〕D.BB〔BB設(shè)計(jì)，Box-BehnkenDesign〕

69.經(jīng)過團(tuán)隊(duì)的頭腦風(fēng)暴確認(rèn)，影響過程的因子有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)本錢較高，限定不可能進(jìn)展全面的重復(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)展：A.全因子試驗(yàn)B.局部實(shí)施的二水平正交試驗(yàn)，且增加假設(shè)干中心點(diǎn)C.局部實(shí)施的二水平正交試驗(yàn)，不增加中心點(diǎn)D.Plackett-Burman設(shè)計(jì)

70.在局部實(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)展16次試驗(yàn)。在計(jì)算機(jī)提供的混雜別名構(gòu)造表〔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A．3B．4C．5D．6

71.在局部實(shí)施的因子設(shè)計(jì)中，如何利用下面這張表格來制訂試驗(yàn)方案非常重要。六西格瑪A．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。B．從表中看到，7個(gè)因子在16次試驗(yàn)時(shí)可以到達(dá)分辨度為4，8個(gè)因子在16次試驗(yàn)時(shí)也可以到達(dá)分辨度為4，多增加因子沒使試驗(yàn)方案分辨度減小，所以可以增加到8個(gè)因子。C．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)然沒問題了。D．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)歷判斷第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。

72.六西格瑪團(tuán)隊(duì)在研究過程改良時(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，對于還該進(jìn)展多少次試驗(yàn)，大家意見不一致。參考有關(guān)表格，你贊成以下哪個(gè)人的意見？A.32次。B.16次。C.12次〔Plackett-Burman設(shè)計(jì)〕。D.8次。

73.在進(jìn)展響應(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：A.CCD有旋轉(zhuǎn)性，而Box-Beknken設(shè)計(jì)沒有旋轉(zhuǎn)性B.CCD有序貫性，而Box-Beknken設(shè)計(jì)沒有序貫性C.CCD試驗(yàn)點(diǎn)比BOX-Beknken設(shè)計(jì)試驗(yàn)點(diǎn)少D.以上各項(xiàng)都對

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，測量其平面度〔Flatness〕，并求出其平均值。其平均值的趨勢圖如圖1所示。粗略看來，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)中存在什么問題？A.生產(chǎn)根本不穩(wěn)定。B.平面度指標(biāo)不服從正態(tài)分布C.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D.這兩張圖什么問題也不能說明。

IndexMean1

2468101214161820

4.70

4.65

4.60

4.55

4.50

4.45

4.40

TimeSeriesPlotofMean1

圖1平面度日平均值趨勢圖

Indexx

1102030405060708090100

4.7

4.6

4.5

4.4

4.3

TimeSeriesPlotofx

圖2每塊磁磚平面度趨勢圖

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)展過程控制。工序要求為Ф20±0.02毫米。在對直徑的測量時(shí)，有兩種意見，一是建議用塞規(guī)，測量結(jié)果為通過/不通過，每分鐘可測5根；另一種意見是采用游標(biāo)卡尺測出具體直徑值，每分鐘只能測1根軸。經(jīng)歷說明，軸的合格率為99%左右。假設(shè)希望進(jìn)展過程控制，應(yīng)采取的最正確方案是：A．用塞規(guī)，每次檢測100件作為一個(gè)樣本，用np控制圖B．用塞規(guī)，每次檢測500件作為一個(gè)樣本，用np控制圖C．用游標(biāo)卡尺，每次連續(xù)檢測5根軸，用X

R控制圖D．用游標(biāo)卡尺，每次連續(xù)檢測10根軸，用X

R控制圖

76.在計(jì)算出控制圖的上下控制限后，可以比擬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：A.上下控制限的范圍一定與上下公差限的范圍一樣B.上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍寬C.上下控制限的范圍一定比上下公差限的范圍窄D.上下控制限的范圍與上下公差限的范圍一般不能比擬

77.一位工程師每天收集了100~200件產(chǎn)品，每天抽樣數(shù)不能保證一樣，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？

A.uB.npC.cD.p

78.在研究完改良措施后，決定進(jìn)展試生產(chǎn)。試生產(chǎn)半月后，采集了100個(gè)數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)過程仍未受控，且標(biāo)準(zhǔn)差過大，平均值也低于目標(biāo)要求。對于這3方面的問題的解決順序應(yīng)該是：A.首先分析找出過程未受控的原因，即找出影響過程的異常變異原因，使過程到達(dá)受控。B.首先分析找出標(biāo)準(zhǔn)差過大的原因，然后減小變異。C.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。D.以上步驟順序不能肯定，應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況判斷解決問題的途徑。

79.在性佳牌手機(jī)生產(chǎn)車間，要檢測手機(jī)的抗脈沖電壓沖擊性能。由于是破壞性檢驗(yàn)，本錢較高，每小時(shí)從生產(chǎn)線上抽一部來作檢測，共連續(xù)監(jiān)測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：A.只能使用“單值-移動(dòng)極差控制圖〞，B.只能使用“Xbar-R控制圖〞。C.兩者都可以使用，而以“Xbar-R控制圖〞的精度較好。D.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)施六西格瑪工程時(shí)，力場分析〔ForceFieldAnalysis〕方法可用于：A.查找問題的根本原因B.證工程的實(shí)施效果C.確定方案實(shí)施可能帶來的好處與問題D.定量分析變異源

81.假設(shè)每次輪班可用時(shí)間為7.5小時(shí)，30分鐘調(diào)整時(shí)間，15分鐘方案停工時(shí)間，15分鐘用于設(shè)備意外。請問設(shè)備的時(shí)間開動(dòng)率為：

A.87%B.93%C.90%D.85%

82.有關(guān)全面生產(chǎn)性維護(hù)〔TPM〕的描述,不正確的選項(xiàng)是：A.TPM應(yīng)是團(tuán)隊(duì)工作來完成B.TPM強(qiáng)調(diào)一線員工積極參與C.TPM的目的是消除因機(jī)器操作產(chǎn)生的故障、缺陷、浪費(fèi)與損失D.TPM就是縮短故障維修時(shí)間

83.限制理論〔TOC,TheoryofConstraint〕的主要關(guān)注領(lǐng)域是：A.顧客需求B.價(jià)值流C.準(zhǔn)時(shí)交付D.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：A.工程特征之間的相關(guān)性B.顧客需求之間的相關(guān)性C.工程特性的設(shè)計(jì)目標(biāo)D.工程特征與顧客需求的相關(guān)性

二、多項(xiàng)選擇題：

85.在六西格瑪推進(jìn)過程中，高層管理委員會(huì)的主要工作有：A.確定企業(yè)戰(zhàn)略B.參與六西格瑪工程選擇C.計(jì)算六西格瑪工程收益D.制定企業(yè)整體的六西格瑪實(shí)施方案

86.六西格瑪工程控制階段的主要工作內(nèi)容有：A.改良方案試運(yùn)行B.建立過程控制系統(tǒng)C.將改良方案納入標(biāo)準(zhǔn)D.確定下一個(gè)改良時(shí)機(jī)

87.六西格瑪管理方法A.起源于摩托羅拉，開展于通用電氣等跨國公司B.其DMAIC改良模式與PDCA循環(huán)完全不同C.是對全面質(zhì)量管理特別是質(zhì)量改良理論的繼承性新開展D.可以與質(zhì)量管理小組(QCC)等改良方法，與ISO9001、卓越績效模式等管理系統(tǒng)整合推進(jìn)。

88.推行六西格瑪管理的目的就是要A.將每百萬出錯(cuò)時(shí)機(jī)缺陷數(shù)降低到3.4

B.提升企業(yè)核心競爭力C.追求零缺陷，降低劣質(zhì)本錢

:

A.顧客及潛在顧客的需求(VOC)B.法規(guī)及平安標(biāo)準(zhǔn)需求

C.競爭對手的顧客需求D.供貨商的需求

90．界定階段〔Define〕是六西格瑪DMAIC工程過程的第一步。在這個(gè)階段，我們應(yīng)該做的工作包括：A.確認(rèn)顧客要求與確定過程B.更新與完善工程特許任務(wù)書C.確定工程度量指標(biāo)D.明確問題的主要原因

91.親與圖(AffinityDiagram)可應(yīng)用于以下場合:

A.選擇最優(yōu)方案B.用于歸納思想，提出新的構(gòu)思C.整理顧客需求D.評價(jià)最優(yōu)方案

92.以下什么是一個(gè)好的工程問題陳述所共有的組成局部？選擇所有可能的答復(fù)：A.問題對象描述具體B.有清楚的時(shí)間描述C.結(jié)果可測量D.含有解決方案

93.高端過程圖(SIPOC)能令員工了解企業(yè)的宏觀業(yè)務(wù)流程是由于:

A.它描述了每個(gè)詳細(xì)流程B.它確認(rèn)過程之顧客C.它確認(rèn)過程之供方D.它說明過程的結(jié)果

94.M車間生產(chǎn)螺釘。為了估計(jì)螺釘?shù)拈L度,從當(dāng)日成品庫中隨機(jī)抽取25個(gè)螺釘,測量了它們的長度,樣本均值為。并且求出其長度總體均值的95%置信區(qū)間為(22.5,22.9)。下述哪些判斷是不正確的：A.當(dāng)日生產(chǎn)的螺釘中，有95%的螺釘之長度落入(22.5,22.9)之內(nèi)。B.當(dāng)日任取一個(gè)螺釘，其長度以95%的概率落入(22.5,22.9)之內(nèi)。C.區(qū)間(22.5,22.9)覆蓋總體均值的概率為95%。D.假設(shè)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.在測量系統(tǒng)分析計(jì)算重復(fù)性與再現(xiàn)性〔RR〕時(shí)，相對于極差法〔RangeMethod〕而言，采用方差分析與方差估計(jì)法的優(yōu)點(diǎn)是：A.計(jì)算簡便B.可以估計(jì)交互作用的影響C.可以進(jìn)展深層次的統(tǒng)計(jì)分析D.是準(zhǔn)確算法，計(jì)算結(jié)果沒有誤差

96.對局部實(shí)施因子試驗(yàn)的理解，下面說法正確的選項(xiàng)是：A.混雜現(xiàn)象的出現(xiàn)是完全可以防止的B.混雜現(xiàn)象的結(jié)果是可以選擇的C.任何主效應(yīng)與二階交互效應(yīng)的混雜都必須防止D.存在某些二階交互作用的混雜通常是可以允許的

97.在以下哪些情況中可以使用方差分析方法:

A.比擬多個(gè)正態(tài)總體的均值是否相等B.比擬多個(gè)正態(tài)總體的方差是否相等C.比擬多個(gè)總體的分布類型是否一樣D.分解數(shù)據(jù)的總變異〔Variation〕為假設(shè)干有意義的分量

98.在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，我們常常要將原來對于因子設(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：A.比未代碼化時(shí)提高了計(jì)算的精度。B.代碼化后,可以通過直接比擬各因子或因子間的交互作用的回歸系數(shù)之絕對值以確定效應(yīng)的大小，即回歸系數(shù)之絕對值越大者該效應(yīng)越顯著；而未代碼化時(shí)不能這樣判斷。C.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。D.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)量間相互無關(guān)，如果在對系數(shù)進(jìn)展系數(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。

99.在改良階段中，安排了試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與分析。僅對新建立的模型進(jìn)展一般的統(tǒng)計(jì)分析是不夠的，還必須進(jìn)展殘差的診斷。這樣做的目的是：A.判斷模型與數(shù)據(jù)的擬合是否有問題B.判斷各主效應(yīng)與交互效應(yīng)是否顯著C.協(xié)助尋找出因子的最正確設(shè)置，以使響應(yīng)變量到達(dá)最優(yōu)化D.判斷試驗(yàn)過程中試驗(yàn)誤差是否有不正常的變化

100.對于響應(yīng)曲面方法的正確表達(dá)是：A.響應(yīng)曲面方法是試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中的一種B.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C.響應(yīng)曲面方法可以找尋到響應(yīng)變量最優(yōu)區(qū)域D.響應(yīng)曲面方法可以判明各因子顯著或不顯著

101.在兩水平因子試驗(yàn)時(shí),增加假設(shè)干個(gè)中心點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)是:

A.可以得到純誤差項(xiàng)B.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膹澢訡.使模型系數(shù)的估計(jì)更準(zhǔn)確D.不破壞正交性與平衡性

102.在2水平全因子試驗(yàn)中,通過統(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,則在選取最正確方案時(shí),應(yīng)考慮:

A.找出因子A的最好水平B.找出因子c的最好水平C.找出因子A與B的最好水平搭配D.找出因子D的最好水平

103.在因子設(shè)計(jì)階段，對3個(gè)因子A、B及C，進(jìn)展二水平全因子共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)曲面設(shè)計(jì)。一個(gè)團(tuán)隊(duì)成員建議在新設(shè)計(jì)中使用CCF〔中心復(fù)合外表設(shè)計(jì)，CentralCompositeFace-CenteredDesign〕。他這樣建議的好處是：

A．原有的11次試驗(yàn)結(jié)果仍然可以利用。B．新設(shè)計(jì)仍保持有旋轉(zhuǎn)性〔Rotatability〕。C．新設(shè)計(jì)對每個(gè)因子仍只需安排3個(gè)水平。D.新設(shè)計(jì)對每個(gè)因子的代碼水平仍保持在〔-1，1〕范圍內(nèi)。

104.穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)〔田口方法〕中的誤差因素，指的是：A.元器件參數(shù)所取數(shù)值的誤差B.用戶使用環(huán)境條件變化形成的誤差C.重復(fù)試驗(yàn)中的隨機(jī)誤差D.產(chǎn)品制造過程中工藝條件變化形成的誤差

105.X

R控制圖比X-MR(單值移動(dòng)極差)控制圖應(yīng)用更為普遍的原因在于：A.X

R圖可適用于非正態(tài)的過程B.X

R有更高的檢出力C.X

R圖作圖更為簡便D.X

R圖需要更少的樣本含量

106.在X圖中，以下情況可判為異常:

UCL

A

B

CCL

C

B

A

LCL

A.連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)落在中心線同一側(cè)的B區(qū)以外B.連續(xù)15點(diǎn)落在中心線兩側(cè)的C區(qū)內(nèi)C.連續(xù)9點(diǎn)落在中心線同一側(cè)D.連續(xù)4點(diǎn)遞增或遞減

107.在芯片生產(chǎn)車間，每天抽8塊芯片檢查其暇疵點(diǎn)個(gè)數(shù)。為了監(jiān)測暇疵點(diǎn)數(shù)，對于控制圖的選用，以下正確的選項(xiàng)是：A.使用C控制圖最方便B.也可以使用U控制圖，效果與C控制圖一樣，但不如C控制圖方便C.也可以使用p控制圖,效果與C控制圖一樣，但不如C控制圖方便D.使用np控制圖,效果與C控制圖一樣

108.在控制圖的應(yīng)用中