六西格瑪黑帶試題77990

1、中國質量協(xié)會注冊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構中,下面的陳述哪個是正確的: A. 黑帶應當自主決定項目選擇 B. 綠帶的數(shù)量和素質是推行六西格瑪獲得成功的關鍵因素 C. 倡導者對六西格瑪活動整體負責,確定前進方向 D. 以上都不是 （1）2. 質量管理大師戴明先生在其著名的質量管理十四條中指出"停止依靠檢驗達成質量的做法",這句話的含義是: A. 企業(yè)雇傭了太多的檢驗人員,對經(jīng)營來說是不經(jīng)濟的. B. 質量是設計和生產出來的,不是檢驗出來的. C. 在大多數(shù)情況下,應該由操作人員自己來保證質量,而不是靠檢驗員保證. D. 人工檢驗的效

2、率和準確率較低,依靠檢驗是不能保證質量的. （1）3. 在下列陳述中,不正確的是: A. 六西格瑪管理僅是適合于制造過程質量改進的工具; 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企業(yè)領導力和綜合素質的管理模式; 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承擔的任務: A. 在倡導者(Champion)和資深黑帶(MBB)的指導下,帶領團隊完成六西格瑪項目 B. 運用六西格瑪管理工具方法,發(fā)現(xiàn)問題產生的根本原因,確認改進機會; C. 與倡導者資深黑帶以及

3、項目相關方溝通,尋求各方的支持和理解; D. 負責整個組織六西格瑪管理的部署,為團隊確定六西格瑪管理推進目標,分配資源并監(jiān)控進展. （1）5. 確定項目選擇及項目優(yōu)先級是下列哪個角色的責任 A.黑帶 B.黑帶大師 C.綠帶 D.倡導者 （8）6. 在分析RX 控制圖時應 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圖和R圖無關,應單獨分析 D. 以上答案都不對（1）7.下列說法錯誤的是: A. 界定階段包括界定項目范圍,組成團隊. B. 測量階段主要是測量過程的績效,即Y,在測量前要驗證測量系統(tǒng)的有效性,找到并確認影響Y的關鍵原因. C. 分析階段主要是針對Y進行原

4、因分析,找到并驗證關鍵原因. D. 改進階段主要是針對關鍵原因X尋找改進措施,并驗證改進措施. （3）8.在以下常用的QC新七種工具方法中,用于確定項目工期和關鍵路線的工具是: A. 親和圖 B. 矩陣圖 C. PDPC法 D. 網(wǎng)絡圖 （3）9. "平衡記分卡"是由下述哪幾個維度構成的: A. 財務,顧客,內部業(yè)務流程,員工學習與成長 B. 評價系統(tǒng),戰(zhàn)略管理系統(tǒng),內部溝通系統(tǒng) C. 業(yè)績考評系統(tǒng),財務管理系統(tǒng),內部流程 D. 財務系統(tǒng),績效考核系統(tǒng),顧客關系管理系統(tǒng) （10）10. 在質量功能展開(QFD, Quality Function Deployment) 中,

5、首要的工作是 : A. 客戶競爭評估 B. 技術競爭評估 C. 決定客戶需求 D. 評估設計特色 (2)11.在某檢驗點,對1000個某零件進行檢驗,每個零件上有10個缺陷機會,結果共發(fā)現(xiàn)16個零件不合格,合計32個缺陷,則DPMO為 A. 0.0032 B. 3200 C. 32000 D. 1600 (3)12.下面列舉的工具中,哪個一般不是在項目選擇時常用的工具: A. 排列圖(Pareto) B. 實驗設計 C. QFD D. 因果矩陣 (3)13.六西格瑪項目團隊在明確項目范圍時,應采用以下什么工具 A. 因果圖 B. SIPOC圖 C. PDPC法 D. 頭腦風暴法 (3)14.

6、哪種工具可以用于解決下述問題: 一項任務可以分解為許多作業(yè),這些作業(yè)相互依賴和相互制約,團隊希望把各項作業(yè)之間的這種依賴和制約關系清晰地表示出來,并通過適當?shù)姆治稣页鲇绊戇M度的關鍵路徑,從而能進行統(tǒng)籌協(xié)調. A. PDPC(過程決策程序圖) B. 箭條圖(網(wǎng)絡圖) C. 甘特圖 D. 關聯(lián)圖 (3)15.下述團隊行為標示著團隊進入了哪個發(fā)展階段 團隊的任務已為其成員所了解,但他們對實現(xiàn)目標的最佳方法存在著分歧,團隊成員仍首先作為個體來思考,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隊內的爭論甚至矛盾. A. 形成期 B. 震蕩期 C. 規(guī)范期 D. 執(zhí)行期 (4)16.在界定階段結束時,

7、下述哪些內容應當?shù)靡源_定 1,項目目標 2,項目預期的財務收益 3,項目所涉及的主要過程 4,項目團隊成員 A. 1; B. 1和4; C. 2和3; D. 1,2,3和4. (4)17.在項目特許任務書(Team Charter)中,需要陳述"經(jīng)營情況"(Business Case,也被稱為項目背景).該項內容是為了說明: A. 為什么要做該項目; B. 項目的目標; C. 項目要解決的問題; D. 問題產生的原因. (2)18. 一個過程由三個工作步驟構成(如圖所示),每個步驟相互獨立,每個步驟的一次合格率FTY分別是:FTY1 = 99% ;FTY2 = 97%;FT

8、Y3 = 96%.則整個過程的流通合格率為 A. 92.2% B. 99% C. 96% D. 97.3% (3)19. 在談到激勵技巧時,常常會基于馬斯洛(Maslow)的"人的五個基本需求"理論.馬斯洛認為:人們的最初激勵來自于最低層次的需求,當這個需求被滿足后,激勵便來自于下一個需求.那么,按照馬斯洛理論,人們需求層次從低到高的順序就是: A. 安全需要生存需要尊重歸屬感成就或自我實現(xiàn) 步驟1 步驟2 步驟3 B. 生存需要安全需要尊重歸屬感成就或自我實現(xiàn) C. 生存需要安全需要歸屬感尊重成就或自我實現(xiàn) D. 生存需要安全需要歸屬感成就或自我實現(xiàn)尊重 （2）20. 劣

9、質成本的構成是: A. 內部損失和外部損失成本 B. 不增值的預防成本+鑒定成本+內部損失和外部損失成本 C. 不增值的預防成本+內部損失和外部損失成本 D. 鑒定成本+內部損失和外部損失成本 （3）. 某生產線上順序有3道工序,其作業(yè)時間分別是8分鐘,10分鐘,6分鐘,則生產線的節(jié)拍是: A. 8分鐘 B. 10分鐘 C. 6分鐘 D. 以上都不對 （3）22. 下述網(wǎng)絡圖中,關鍵路徑是 (時間單位:天) A. - B. - C. - D. - （5）23. 對于離散型數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析,通常應提供至少30件產品,由3個測量員對每件產品重復測量2次,記錄其合格與不合格數(shù)目.對于30件產品的正

10、確選擇方法應該是: A. 依據(jù)實際生產的不良率,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,這與實際生產狀態(tài)無關 C. 可以隨意設定比率,因為此比率與測量系統(tǒng)是否合格是無關的 D. 以上都不對 （5）24. 美國工程師的項目報告中提到,在生產過程中,當華氏度介于(70,90)之間時,產量獲得率(以百分比計算)與溫度(以華氏度為單位)密切相關(相關系數(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1 6 9 103 4 7 2 5 8 3 4 1 2 2 3 1

11、 2 3 3 1 4 1 6 關系是: C = 5/9 ( F 32) 請問換算后的相關系數(shù)和回歸系數(shù)各是多少 A. 相關系數(shù)為0.9,回歸系數(shù)為1.62 B. 相關系數(shù)為0.9,回歸系數(shù)為0.9 C. 相關系數(shù)為0.9,回歸系數(shù)為0.5 D. 相關系數(shù)為0.5,回歸系數(shù)為0.5 （5）25. 對于流水線上生產的一大批二極管的輸出電壓進行了測定.經(jīng)計算得知,它們的中位數(shù)為2.3V.5月8日上午,從該批隨機抽取了400個二極管,對于它們的輸出電壓進行了測定.記X為輸出電壓比2.3V大的電子管數(shù),結果發(fā)現(xiàn),X=258支.為了檢測此時的生產是否正常.先要確定X的分布.可以斷言: A. X近似為均值是

12、200,標準差是20的正態(tài)分布. B. X近似為均值是200,標準差是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. （5）26. 容易看到,在一個城市中不同收入者的住房面積相差懸殊,分布一般會呈現(xiàn)出嚴重的右偏傾向.為了調查S市的住房狀況,隨機抽取了1000個住戶,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應該是: A. 樣本平均值(Mean) B. 去掉一個最高值,去掉一個最低值,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) （5）27. 在起重設備廠中,

13、 對于供應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.供應商對他們本月生產狀況的報告中只提供給出 Cp=1.33, Cpk=1.00 這兩個數(shù)據(jù).這時可以對于墊片生產過程得出結論說: A. 平均值偏離目標12 毫米 大約 0.25 毫米 B. 平均值偏離目標12 毫米 大約 0.5 毫米 C. 平均值偏離目標12 毫米 大約 0.75 毫米 D. 以上結果都不對 （6）28.下表是一個分組樣本 分組區(qū)間 (35,45 (45,55 (55,65 (65,75 頻數(shù) 3 8 7 2 則其樣本均值X近似為 A. 50 B. 54 C. 62 D. 64 （5）29.

14、 在某快餐店中午營業(yè)期間內,每分鐘顧客到來人數(shù)為平均值是 8 的泊松(Poisson)分布.若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. （5）30. 一批產品分一,二,三級,其中一級品是二級品的二倍,三級品是二級品的一半,若從該批產品中隨機抽取一個,此產品為二級品的概率是 A. 1/3 B. 1/6 C. 1/7 D. 2/7 （5）31. 為調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系,問

15、卷都是關于是否有嗜睡傾向的.后來,問卷只回收了約 1000 份,對回答了問卷的人進行了檢測,發(fā)現(xiàn)呼吸阻塞癥患病率為12%.對此比率數(shù)值是否準確的判斷應為: A. 可以認為此數(shù)是發(fā)病率的正確估計 B. 由于未回收問卷較多,此值估計偏高 C. 由于未回收問卷較多,此值估計偏低 D. 1000份太少,上述發(fā)病率的估計無意義 （6）32. 對于一組共28個數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗.使用MINITAB軟件,先后依次使用了"Anderson-Darling","Ryan-Joiner(Similar to Shapiro-Wilk)"及"Kolmogorov S

16、mirnov"3種方法,但卻得到了3種不同結論: "Anderson-Darling"檢驗 p-value0.10以及"Kolmogorov Smirnov" 檢驗p-value>0.15都判數(shù)據(jù)"正態(tài)".這時候正確的判斷是: A. 按少數(shù)服從多數(shù)原則,判數(shù)據(jù)"正態(tài)". B. 任何時候都相信"最權威方法".在正態(tài)分布檢驗中,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

17、中的原則總是"拒絕是有說服力的",因而只要有一個結論為"拒絕"則相信此結果.因此應判數(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,才能下結論. （5）33. 已知化纖布每匹長100米,每匹布內的瑕疵點數(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數(shù)應該是: 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 （6）34. 從平均壽命為1000小時壽命為指數(shù)分布的二極管中,抽取100件二極管

18、,并求出其平均壽命.則 A. 平均壽命仍為均值是1000小時的指數(shù)分布 B. 平均壽命近似為均值是1000小時,標準差為1000小時的正態(tài)分布 C. 平均壽命近似為均值是1000小時,標準差為100小時的正態(tài)分布 D. 以上答案都不對. （5）35. 某供應商送來一批零件,批量很大,假定該批零件的不良率為1%,今從中隨機抽取32件,若發(fā)現(xiàn)2個或2個以上的不良品就退貨,問接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 （5）36. 某企業(yè)用臺秤對某材料進行稱重,該材料重量要求的公差限為500±15克.現(xiàn)將一個500克的砝碼,放在此臺秤

19、上去稱重,測量20次,結果發(fā)現(xiàn)均值為510克,標準差為1 克.這說明: A. 臺秤有較大偏倚(Bias),需要校準 B. 臺秤有較大的重復性誤差,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. （5）37. 在數(shù)字式測量系統(tǒng)分析中,測量人員間基本上無差異,但每次都要對初始狀態(tài)進行設定,這時,再現(xiàn)性誤差是指: A. 被測對象不變,測量人員不變,各次獨立重復測量結果之間的差異; B. 被測對象不變,在不同初始狀態(tài)的設定下,各次測量結果之間的差異; C. 同一測量人員,對各個被測對象各測一次,測量結果之間

20、的差異; D. 以上都不是. （5）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)重復性標準差為0.12毫米,再現(xiàn)性標準差為0.16毫米.從%P/T的角度來分析,可以得到結論: 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 （5）39. 在鉗工車間自動鉆空的過程中,取 30 個鉆空結果分析,其中心位置與規(guī)定中心點在水平方向的偏差值的平均值為1微米,標準差為8微米.測量系統(tǒng)進行分析后發(fā)現(xiàn)重復性(Repeatabili

21、ty)標準差為3微米,再現(xiàn)性(Reproducibility) 標準差為4微米.從精確度/過程波動的角度來分析,可以得到結論: A. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(R&R%)來說是完全合格的 B. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(R&R%)來說是勉強合格的 C. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(R&R%)來說是不合格的 D. 上述數(shù)據(jù)不能得到精確度/過程波動比(R&R%), 從而無法判斷 （5）40. 對于正態(tài)分布的過程,有關pC,pkC和缺陷率的說法,正確的是: A. 根據(jù)pC不能估計缺陷率, 根據(jù)pkC才能估計缺陷率 B. 根據(jù)pC和pkC才能估計缺陷率

22、C. 缺陷率與pC和pkC無關 D. 以上說法都不對 （5）41. 對于一個穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產過程,計算出它的工序能力指數(shù)pC=1.65,pkC=0.92.這時,應該對生產過程作出下列判斷: A. 生產過程的均值偏離目標太遠,且過程的標準差太大. B. 生產過程的均值偏離目標太遠,過程的標準差尚可. C. 生產過程的均值偏離目標尚可,但過程的標準差太大. D. 對于生產過程的均值偏離目標情況及過程的標準差都不能作出判斷. （5）42. 假定軸棒生產線上,要對軸棒長度進行檢測.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重合.對于 100 根軸棒,將超過目標長度者記

23、為"+"號,將小于目標長度者記為"-"號.記N+為出現(xiàn)正號個數(shù)總和,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,標準差為10的正態(tài)分布. D. 均值為50,標準差為5的正態(tài)分布. （2）43. 某生產線有三道彼此獨立的工序,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點,可檢出前道工序的缺陷,缺陷不可返修,問此時整條線的初檢合格率是多少 A. 90% B. 98% C. 83.79% D. 83% （5）44. 一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量計算結果顯示,均

24、值和中位數(shù)都是100.這時,在一般情況下可以得到的結論是: 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. 以上各結論都不能肯定 （5）45. 從參數(shù)=0.4 的指數(shù)分布中隨機抽取容量為 25 的一個樣本,則該樣本均值=251251iixX的標準差近似為: A. 0.4 B. 0.5 C. 1.4 D. 1.5 （6）46. 某藥廠最近研制出一種新的降壓藥,為了驗證新的降壓藥是否有效,實驗可按如下方式進行:選擇若干名高血壓病人進行實驗,并記錄服藥前后的血壓值,然后通過統(tǒng)計分析來驗證該藥是否有效.對于該問題,應采用: P=95% P=98% P=90% A. 雙樣本

25、均值相等性檢驗 B. 配對均值檢驗 C. F 檢驗 D. 方差分析 （6）47. 為了判斷A車間生產的墊片的變異性是否比B車間生產的墊片的變異性更小,各抽取25個墊片后,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.下面應該進行的是: A. 兩樣本F檢驗 B. 兩樣本T檢驗 C. 兩樣本配對差值的T檢驗 D. 兩樣本Mann-Whitney秩和檢驗 （6）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運輸公司想驗證此添加劑是否有效,調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

26、油的行駛里程數(shù),共計60個數(shù)據(jù).檢驗添加劑是否有效的檢驗方法應該是: A. 雙樣本均值相等性T檢驗. B. 配對樣本檢驗 C. F檢驗 D. 兩樣本非參數(shù) Mann-Whitney 檢驗 （6）49. 原來本車間生產的鋼筋抗拉強度不夠高,經(jīng)六西格瑪項目改進后,鋼筋抗拉強度似有提高.為了檢驗鋼筋抗拉強度改進后是否確有提高,改進前抽取8根鋼筋,改進后抽取10根鋼筋,記錄了他們的抗拉強度.希望檢驗兩種鋼筋的抗拉強度平均值是否有顯著差異.經(jīng)檢驗,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,用計算機計算得到下列結果. time95% Bonferroni Confidence

27、Intervals for StDevsBeforeAfter20.017.515.012.510.07.55.0timestr engthBeforeAfter550540530520510F-Test0.181Test Statistic 2.80P-Value 0.188Lev ene's TestTest Statistic 1.96P-ValueTest for Equal Variances for strengthTwo-sample T for strength_After vs strength_Before N Mean StDev SE Mean strength

28、_After 10 531.45 9.84 3.1 strength_Before 8 522.44 5.88 2.1 Difference = mu (strength_After) - mu (strength_Before) Estimate for difference: 9.01250 95% lower bound for difference: 2.10405 T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2.28 P-Value = 0.018 DF = 16 A. 改進后平均抗拉強度有提高,但抗拉強度的波動也增加了. B. 改進后

29、平均抗拉強度有提高,但抗拉強度的波動未變. C. 改進后平均抗拉強度無提高,但抗拉強度的波動增加了. D. 改進后平均抗拉強度無提高,抗拉強度的波動也未變. （6）50. 為了比較A,B,C三種催化劑對硝酸氨產量的影響,在三種催化劑下,各生產了6批產品.進行了單因素方差分析(ANOVA)后,得到結果如下所顯示. One-way ANOVA: product versus Catalyst Source DF SS MS F P Catalyst 2 70.11 35.06 11.23 0.001 Error 15 46.83 3.12 Total 17 116.94 S = 1.767 R-S

30、q = 59.95% R-Sq(adj) = 54.61% Level N Mean StDev A 6 26.500 1.871 B 6 21.667 1.633 C 6 24.000 1.789 * Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst Individual confidence level = 97.97% Catalyst = A subtracted from: Catalyst Lower Center Upper B -7.481

31、-4.833 -2.186 C -5.147 -2.500 0.147 Catalyst = B subtracted from: Catalyst Lower Center Upper C -0.314 2.333 4.981 * Fisher 95% Individual Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst Simultaneous confidence level = 88.31% Catalyst = A subtracted from: Catalyst Lower Center

32、 Upper B -7.008 -4.833 -2.659 C -4.674 -2.500 -0.326 Catalyst = B subtracted from: Catalyst Lower Center Upper C 0.159 2.333 4.508 由上面這些結果,如果我們希望兩兩比較時總的第I類錯誤風險控制為5%,應該選用的結論是: A. 3種催化劑效果無顯著差異. B. 采用Tukey方法,總第I類錯誤風險為5%,其計算結果為:AC間,BC間無顯著差異,但催化劑A的產量顯著高于催化劑B的產量. C. 采用Tukey方法,全部總體參加比較時,總第I類錯誤風險選定為5%,其計算結果

33、為:AC間無顯著差異,但催化劑A及C的產量都顯著高于催化劑B的產量. D. 采用Fisher方法,多總體中任意二總體進行比較時,第I類錯誤風險皆選定為5%,其計算結果為:3種催化劑下的產量都顯著不同.催化劑A的產量顯著高于催化劑C的產量,催化劑C的產量顯著高于催化劑B的產量,當然催化劑A的產量也顯著高于催化劑B的產量. （6）51. M公司生產墊片.在生產線上,隨機抽取100片墊片,發(fā)現(xiàn)其厚度分布均值為2.0mm,標準差為0.2mm.取10片疊起來,則這10片墊片疊起來后總厚度的均值和方差為: A. 均值2.0mm;方差0.2 B. 均值20mm;方差0.04 C. 均值20mm;方差0.4

34、D. 均值20mm;方差4 （5）52. M車間負責測量機柜的總電阻值.由于現(xiàn)在使用的是自動數(shù)字式測電阻儀,不同的測量員間不再有什么差別,但在測量時要先設定初始電壓值V,這里對V可以有3種選擇方法.作測量系統(tǒng)分析時,使用傳統(tǒng)方法,對10個機柜,都用3種不同選擇的V值,各測量2次.在術語"測量系統(tǒng)的重復性(Repeatability)"和"測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性(Reproducibility)"中,術語"再現(xiàn)性"應這樣解釋: A. 不使用不同的測量員,就不再有"再現(xiàn)性"誤差了. B. 不同的設定的V值所引起的變異是&qu

35、ot;再現(xiàn)性"誤差. C. 同一個設定的V值,多次重復測量同樣一個機柜所引起的變異是"再現(xiàn)性"誤差. D. 在不同時間周期內,用此測電阻儀測量同一個機柜時,測量值的波動是"再現(xiàn)性"誤差. （5）53. 在箱線圖(Box-Plot)分析中,已知最小值=-4;Q1=1;Q3=4;最大值=7;則正確的說法是: A. 上須觸線終點為:7;下須觸線終點為:-3.5 B. 上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-3.5 C. 上須觸線終點為:7;下須觸線終點為:-4 D. 上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-4 （6）54. 強力變壓器公司的每個工

36、人都操作自己的 15 臺繞線器生產同種規(guī)格的小型變壓器.原定的變壓之電壓比為 2.50,但實際上的電壓比總有些誤差.為了分析究竟是什么原因導致電壓比變異過大,讓 3 個工人,每人都操作自己任意選定的 10 臺繞線器各生產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個數(shù)據(jù).為了分析電壓比變異產生的原因,應該: A. 將工人及繞線器作為兩個因子,進行兩種方式分組的方差分析(Two-Way ANOVA),分別計算出兩個因子的顯著性,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因子,按兩個因子交叉(Crossed)的模型,用一般線性模型(Gen

37、eral Linear Model)計算出兩個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因子,按兩個因子嵌套(Nested)的模型,用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)計算出兩個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(GageRR Study- Crossed),直接計算出工人及繞線器兩個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. （6）55. 對于兩總體均值相等性檢驗,當驗證了數(shù)據(jù)是獨立的且為正態(tài)后,還要驗證二

38、者的等方差性,然后就可以使用雙樣本的T檢驗.這時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檢驗的功效(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檢驗的計算比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檢驗可以處理對立假設為單側(例如"大于")的情形,而

39、ANOVA方法則只能處理雙側(即"不等于")的問題,因而不能用ANOVA方法替代. （6）56. M公司中的Z車間使用多臺自動車床生產螺釘,其關鍵尺寸是根部的直徑.為了分析究竟是什么原因導致直徑變異過大,讓3個工人,并隨機選擇5臺機床,每人分別用這5車床各生產10個螺釘,共生產150個螺釘,對每個螺釘測量其直徑,得到150個數(shù)據(jù).為了分析直徑變異產生的原因,應該: A. 將工人及螺釘作為兩個因子,進行兩種方式分組的方差分析(Two-Way ANOVA),分別計算出兩個因子的顯著性,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因子,按兩個因子交叉

40、(Crossed)的模型,用一般線性模型(General Linear Model)計算出兩個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因子,按兩個因子嵌套(Nested)的模型,用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)計算出兩個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(GageRR Study- Crossed),直接計算出工人及螺釘兩個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. （6）57. 在選定Y為響應變量后,

41、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)計分析的輸出中,找到了對各個回歸系數(shù)是否為0的顯著性檢驗結果.由此可以得到的正確判斷是: A. 3個自變量回歸系數(shù)檢驗中,應該至少有1個以上的回歸系數(shù)的檢驗結果是顯著的(即至少有1個以上的回歸系數(shù)檢驗的 P-Value 小于0.05),不可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢驗的 P-Value 都大于0.05的情況 B. 有可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢驗的 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,此時的結果已無意義,要對數(shù)據(jù)重新審

42、核再來進行回歸分析. C. 有可能出現(xiàn)3個自變量回歸系數(shù)檢驗的 P-Value 都大于0.05的情況,這說明這3個自變量間可能有相關關系,這種情況很正常. D.ANOVA表中的P-VALUE=0.0021說明整個回歸模型效果不顯著,回歸根本無意義. （5）58. 已知一組壽命(Life Time)數(shù)據(jù)不為正態(tài)分布.現(xiàn)在希望用Box-Cox變換將其轉化為正態(tài)分布.在確定變換方法時得到下圖: LambdaStDev3210-1543210Lower CL Upper CLLimitLambda0.221445(u sin g 95.0% c o n fid en c e)E stimate 0.2

43、21445Lo w er C L 0.060195U p p er C L 0.396962Best ValueBox-Cox Plot of Life time從此圖中可以得到結論: 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. （6）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個因子的全因子試驗后,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.響應變量Y為延伸量(單位為cm)

44、.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,此回歸系數(shù)應該是多少 A. 40 B. 4 C. 0.4 D. 0.2 （6）60. 為了判斷兩個變量間是否有相關關系,抽取了 30 對觀測數(shù)據(jù).計算出了他們的樣本相關系數(shù)為0.65,對于兩變量間是否相關的判斷應該是這樣的: A. 由于樣本相關系數(shù)小于0.8,所以二者不相關 B. 由于樣本相關系數(shù)大于0.6,所以二者相關 C. 由于檢驗兩個變量間是否有相關關系的樣本相關系數(shù)的臨界值與樣本量大小有關, 所以要查樣本相關系數(shù)表才能決定 D. 由于相關系數(shù)并不能完全代表兩個變量間是否有相關關系,本例信息量不夠

45、,不可 能得出判定結果 （6）61. 響應變量Y與兩個自變量(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的影響相同 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 （6）62. 為了判斷改革后的日產量是否比原來的200 (千克)有所提高,抽取了20次日產量,發(fā)現(xiàn)日產量平均值為201(千克).對此可以得到判斷: A.只提高1千克,產量的提高肯定是不顯著的 B.日產量平均值為201(千克),確實比原來

46、200(千克)有提高 C.因為沒有提供總體標準差的信息,因而不可能作出判斷 D.不必提供總體標準差的信息,只要提供樣本標準差的信息就可以作出判斷 （6）63. 六西格瑪團隊分析了歷史上本車間產量(Y)與溫度(X1)及反應時間(X2)的記錄.建立了Y 對于X1及X2的線性回歸方程,并進行了ANOVA,回歸系數(shù)顯著性檢驗,相關系數(shù)計算等,證明我們選擇的模型是有意義的,各項回歸系數(shù)也都是顯著的.下面應該進行: A. 結束回歸分析,將選定的回歸方程用于預報等 B. 進行殘差分析,以確認數(shù)據(jù)與模型擬合得是否很好,看能否進一步改進模型 C. 進行響應曲面設計,選擇使產量達到最大的溫度及反應時間 D. 進行

47、因子試驗設計,看是否還有其它變量也對產量有影響,擴大因子選擇的范圍 （6）64. 回歸方程XY =30中,Y的誤差的方差的估計值為9,當1=X時,Y的95%的近似預測區(qū)間是 A. (23,35) B. (24,36) C. (20,38) D. (21,39) （7）65. 某工序過程有六個因子A,B,C,D,E,F,工程師希望做部分因子試驗確定主要的影響因素,準備采用26-2設計,而且工程師根據(jù)工程經(jīng)驗判定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

48、可行的是: A. E=ABD, F=ABC B. E=BCD, F=ABC C. E=ABC, F=ABD D. E=ACD, F=BCD （7）66. 下列哪項設計是適合作為改進階段開始的篩選實驗(Screening Experiment): A. 8因子的全因子實驗 B. 8因子的部分因子實驗 C. 中心復合設計(CCD) D. Box-Behnken 設計 （7）67. 在4個因子A,B,C,D的全因子設計中,增加了3個中心點的試驗.分析試驗結果,用MINITAB軟件計算,其結果如下: Factorial Fit: y versus A, B, C, D Analysis of Vari

49、ance for y (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0.000 2-Way Interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369 Residual Error 8 0.71361 0.71361 0.08920 Curvature 1 0.02558 0.02558 0.02558 0.26 0.626 Lack of Fit 5 0.40463 0.40463 0.08093 0.57 0.

50、735 Pure Error 2 0.28340 0.28340 0.14170 Total 18 9.55127 在正交試驗中,假定數(shù)據(jù)在擬合線性模型后,試驗數(shù)據(jù)的殘差有共同的方差,對于方差的估計量應該是MSE(Mean Square Error,即平均誤差均方和),在本題中是: A. 0.08920 B. 0.14170 C. 0.71361 D. 0.28340 （7）68. 下列哪種響應曲面設計肯定不具有旋轉性(Rotatability) A. CCD(中心復合設計,Central Composite Design) B. CCI(中心復合有界設計,Central Composite

51、Inscribed Design) C. CCF(中心復合表面設計,Central Composite Face-Centered Design) D. BB (BB設計,Box-Behnken Design) （7）69. 經(jīng)過團隊的頭腦風暴確認,影響過程的因子有A,B,C,D,E及F共六個.其中除因子的主效應外,還要考慮3個二階交互效應AB,AC及DF,所有三階以上交互作用可以忽略不計.由于試驗成本較高,限定不可能進行全面的重復試驗,但仍希望估計出隨機誤差以準確檢驗各因子顯著性.在這種情況下,應該選擇進行: A. 全因子試驗 B. 部分實施的二水平正交試驗,且增加若干中心點 C. 部分實施

52、的二水平正交試驗,不增加中心點 D. Plackett-Burman設計 （7）70. 在部分實施的因子試驗設計中,考慮了A,B,C,D,E及F共 6個因子,準備進行16次試驗.在計算機提供的混雜別名結構表(Alias Structure Table)中,看到有二階交互作用效應 AB 與 CE相混雜(Confounded),除此之外還有另一些二階交互作用效應相混雜,但未看到任何主效應與某二階交互作用效應相混雜.此時可以斷定本試驗設計的分辯度(Resolution)是 A. 3 B. 4 C. 5 D. 6 （7）71. 在部分實施的因子設計中,如何利用下面這張表格來制訂試驗計劃非常重要.六西格

53、瑪團隊在分析過程改進時,大家共同確認至少要考慮7個因子.經(jīng)費的限制使得連中心點在內的試驗總次數(shù)不能超過20次.對于在試驗中是否應考慮第8個因子,大家意見不統(tǒng)一.你贊成下列哪個人的意見 A. 由7個因子增加到8個因子,必然要增加試驗次數(shù),既然試驗總次數(shù)限定了,不可能考慮增加此因子. B. 從表中看到,7個因子在16次試驗時可以達到分辨度為4,8個因子在16次試驗時也可以達到分辨度為4,多增加因子沒使試驗計劃分辨度減小,所以可以增加到8個因子. C. 正交試驗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個因子,增加到8個因子當然沒問題了. D. 這張表根本

54、決定不了最多可以排多少因子,要根據(jù)實際經(jīng)驗判斷第8個因子是否重要,然后根據(jù)其重要性再決定是否選入. （7）72. 六西格瑪團隊在研究過程改進時,大家共同確認要考慮8個因子.經(jīng)費的限制使得試驗總次數(shù)應盡可能地少,但仍希望不要使主效應與二階交互作用相混雜.除了應安排4個中心點外,對于還該進行多少次試驗,大家意見不一致.參考有關表格,你贊成下列哪個人的意見 A. 32次. B. 16次. C. 12次(Plackett-Burman設計). D. 8次. （7）73. 在進行響應曲面設計中,常常選用CCD方法而不用BOX-Beknken設計,其最主要理由是: A. CCD有旋轉性,而Box-Bekn

55、ken設計沒有旋轉性 B. CCD有序貫性,而Box-Beknken設計沒有序貫性 C. CCD試驗點比BOX-Beknken設計試驗點少 D. 以上各項都對 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4 Full III 8 Full IV III III III 16 Full V IV IV IV III III III III III III III 32 Full VI IV IV IVIVIVIVIV IV IV 64 Full VII V IVIVIVIVIV IV IV 128 Full VIII VI V V IVIV IV IV （6）（5）75.某企業(yè)希望分析其加工軸棒的直徑波動情況并進行過程控制.工序要求為20±0.02 毫米.在對直徑的測量時,有兩種意見,一是建議用塞規(guī),測量結果為通過/不通過,每分鐘可測 5 根;另一種意見是采用游標卡尺測出具體直徑值,每分鐘只能測1根軸.經(jīng)驗表明,軸的合格率為99%左右.若希望進行過程控制,應采取的最佳方案是: A.用塞規(guī),每次檢測100件作為一個樣本,用np控制圖 B.用塞