2022年完整版,六西格瑪試卷全套

1、精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載一.單項(xiàng)題：1. 黑帶為 六西格瑪 治理中最為重要的角色之一；在下面的陳述中,哪些不為六西格瑪黑帶應(yīng)承擔(dān)的任務(wù)：a. 在提倡者（ 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b. 運(yùn)用 六西格瑪 治理工具方法,發(fā)覺問題產(chǎn)生的根本緣由,確認(rèn)改進(jìn)機(jī)會；c. 與提倡者資深黑帶以及項(xiàng)目相關(guān)方溝通,尋求各方的支持和懂得；d. 負(fù)責(zé)整個組織 六西格瑪 治理的部署, 為團(tuán)隊(duì)確定 六西格瑪 治理推動目標(biāo), 安排資源并監(jiān)控進(jìn)展；2. 確定項(xiàng)目挑選及項(xiàng)目優(yōu)先級為以下哪個角色的責(zé)任a 黑帶b黑帶大師c 綠 帶 d提倡者3. 在分析 x r 掌握圖時應(yīng)

2、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(guān),應(yīng)單獨(dú)分析d. 以上答案都不對4.在六西格瑪 治理的組織結(jié)構(gòu)中,下面的陳述哪個為正確的：a.黑帶應(yīng)當(dāng)自主打算項(xiàng)目挑選b 綠帶的數(shù)量和素養(yǎng)為推行六西格瑪 獲得勝利的關(guān)鍵因素c 提倡者對 六西格瑪 活動整體負(fù)責(zé),確定前進(jìn)方向d 以上都不為5. 質(zhì)量治理大師戴明先生在其聞名的質(zhì)量治理十四條中指出“停止依靠檢驗(yàn)達(dá)成質(zhì)量的做法 ”,這句話的含義為：a. 企業(yè)雇傭了太多的檢驗(yàn)人員,對經(jīng)營來說為不經(jīng)濟(jì)的；b. 質(zhì)量為設(shè)計(jì)和生產(chǎn)出來的,不為檢驗(yàn)出來的；c. 在大多數(shù)情形下,應(yīng)當(dāng)由操作人員自己來保證質(zhì)量,而不為靠檢驗(yàn)員保證；

3、d. 人工檢驗(yàn)的效率和精確率較低,依靠檢驗(yàn)為不能保證質(zhì)量的；6. 在以下陳述中,不正確選項(xiàng)：a. 六西格瑪 治理僅為適合于制造過程質(zhì)量改進(jìn)的工具；b. 六西格瑪 治理為保持企業(yè)經(jīng)營業(yè)績連續(xù)改善的系統(tǒng)方法；c. 六西格瑪 治理為增強(qiáng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力和綜合素養(yǎng)的治理模式；d. 六西格瑪治理為不斷提高顧客中意程度的科學(xué)方法精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載7.以下說法錯誤選項(xiàng):a. 界定階段包括界定項(xiàng)目范疇.組成團(tuán)隊(duì)；b. 測量階段主要為測量過程的績效,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)鍵緣由；c. 分析階段主要為針對y 進(jìn)行緣由分析,找到并驗(yàn)證關(guān)鍵緣由；d. 改進(jìn)階

4、段主要為針對關(guān)鍵緣由x查找改進(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)鍵路線的工具為：a.親和圖b.矩陣圖c. pdpc 法d.網(wǎng)絡(luò)圖9. 平“衡記分卡 ”為由下述哪幾個維度構(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. 評判系統(tǒng).戰(zhàn)略治理系統(tǒng).內(nèi)部溝通系統(tǒng)c. 業(yè)績考評系統(tǒng).財(cái)務(wù)治理系統(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)系治理系統(tǒng)10. 在質(zhì)量功能綻開 qfd、 quality function deployment中,首要的工作為：a.客戶競爭評估b. 技術(shù)競爭評估c. 打算客戶需求d.評估設(shè)計(jì)特色11.在某檢驗(yàn)點(diǎn),對100

5、0 個某零件進(jìn)行檢驗(yàn),每個零件上有10 個缺陷機(jī)會,結(jié)果共發(fā)覺 16 個零件不合格,合計(jì)32 個缺陷,就 dpmo為a. 0.0032b. 3200c. 32000d. 160012.下面列舉的工具中,哪個一般不為在項(xiàng)目挑選經(jīng)常用的工具：a.排列圖（ pareto）b. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)c. qfdd.因果矩陣13六西格瑪 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在明確項(xiàng)目范疇時,應(yīng)采納以下什么工具？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)可以分解為很多作業(yè),這些作業(yè)相互依靠和相互制約,團(tuán)隊(duì)期望把各項(xiàng)作業(yè)之間的這種依靠和制約關(guān)系清晰地表示出來,并通過適當(dāng)?shù)姆治稣页鲇?/p>

6、響進(jìn)度的關(guān)鍵路徑,從而能進(jìn)行統(tǒng)籌和諧；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)入了哪個進(jìn)展階段？團(tuán)隊(duì)的任務(wù)已為其成員所明白, 但他們對實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的正確方法存在著分歧,團(tuán)隊(duì)成員仍第一作為個體來摸索,并往往依據(jù)自己的經(jīng)受做出打算；這些分歧可能引起團(tuán)隊(duì)內(nèi)的爭辯甚至沖突；a.形成期b. 震蕩期c.規(guī)范期d.執(zhí)行期16.在界定階段終止時,下述哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)?shù)靡源_定？1.項(xiàng)目目標(biāo)2.項(xiàng)目預(yù)期的財(cái)務(wù)收益3.項(xiàng)目所涉及的主要過程4.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員 a. 1；b. 1 和 4；c. 2 和 3；d. 1.2.3 和 4；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - -

7、- 歡迎下載17.在項(xiàng)目特許任務(wù)書 team charter中,需要陳述 “經(jīng)營情形 ”（ business case也、 被稱為項(xiàng)目背景）；該項(xiàng)內(nèi)容為為了說明：a. 為什么要做該項(xiàng)目；b. 項(xiàng)目的目標(biāo)；c. 項(xiàng)目要解決的問題；d. 問題產(chǎn)生的緣由；18. 一個過程由三個工作步驟構(gòu)成（如下列圖）,每個步驟相互獨(dú)立,每個步驟的一次合格率 fty分別為： fty1 = 99%； fty2 = 97% ；fty3 = 96% ；就整個過程的流通合格率為a. 92.2%b. 99%c. 96%d. 97.3%19. 在談到鼓勵技巧時,經(jīng)常會基于馬斯洛（maslow）的“人的五個基本需求 ”理論；馬斯洛

8、認(rèn)為：人們的最初鼓勵來自于最低層次的需求,當(dāng)這個需求被滿意后,鼓勵便來自于下一個需求；那么, 依據(jù)馬斯洛理論, 人們需求層次從低到高的次序就為：a. 安全需要 生存需要 敬重歸屬感 成就或自我實(shí)現(xiàn)步驟1 步驟 2 步驟 3b. 生存需要 安全需要 敬重歸屬感 成就或自我實(shí)現(xiàn)c. 生存需要 安全需要 歸屬感 敬重成就或自我實(shí)現(xiàn)d. 生存需要 安全需要 歸屬感 成就或自我實(shí)現(xiàn) 敬重20. 劣質(zhì)成本的構(gòu)成為：a. 內(nèi)部缺失和外部缺失成本b. 不增值的預(yù)防成本鑒定成本內(nèi)部缺失和外部缺失成本c. 不增值的預(yù)防成本內(nèi)部缺失和外部缺失成本d. 鑒定成本內(nèi)部缺失和外部缺失成本21. 某生產(chǎn)線上次序有3 道工序

9、,其作業(yè)時間分別為8 分鐘. 10 分鐘. 6 分鐘,就生產(chǎn)線的節(jié)拍為：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)鍵路徑為？（時間單位：天）a.b. c. d.23. 對于離散型數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析,通常應(yīng)供應(yīng)至少30 件產(chǎn)品,由3個測量員對每件產(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)品的正確挑選方法應(yīng)當(dāng)為：a. 依據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的不良率,挑選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. 可以隨便設(shè)定比率 、由于此比率與測量系統(tǒng)為否合格為無關(guān)的d. 以上都不對精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - -

10、- 歡迎下載24 美國工程師的項(xiàng)目報告中提到,在生產(chǎn)過程中,當(dāng)華氏度介于70、90之間時 、產(chǎn)量獲得率（以百分比運(yùn)算） 與溫度（以華氏度為單位） 親密相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.9）,而且得到了回來方程如下:y = 0.9x+32 黑帶張先生期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)系為： c = 5/9 （ f 32） 請問換算后的相關(guān)系數(shù)和回來系數(shù)各為多少？a.相關(guān)系數(shù)為0.9,回來系數(shù)為1.62b.相關(guān)系數(shù)為 0.9,回來系數(shù)為 0.9c. 相關(guān)系數(shù)為0.9,回來系數(shù)為0.5d.相關(guān)系數(shù)為0.5,回來系數(shù)為0.525. 對于流水線上生產(chǎn)的一大批二極管的

11、輸出電壓進(jìn)行了測定；經(jīng)運(yùn)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 個二極管,對于它們的輸出電壓進(jìn)行了測定；記x為輸出電壓比2.3v大的電子管數(shù),結(jié)果發(fā)覺,x=258 支；為了檢測此時的生產(chǎn)為否正常；先要確定x的分布；可以斷言：a. x近似為均值為200,標(biāo)準(zhǔn)差為20 的正態(tài)分布；b. x近似為均值為200,標(biāo)準(zhǔn)差為 10 的正態(tài)分布；c. x為（ 180, 220）上的勻稱分布；d. x為（ 190,210）上的勻稱分布；26. 簡潔看到,在一個城市中不同收入者的住房面積相差懸殊,分布一般會出現(xiàn)出嚴(yán)峻的右偏傾向；為了調(diào)查s 市的住房狀況,隨機(jī)抽取了1000

12、個住戶,測量了他們的住房面積；在這種情形下,代表一般住房狀況的最有代表性的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)為：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）27. 在起重設(shè)備廠中 、 對于供應(yīng)商供應(yīng)的墊片厚度很敏銳；墊片厚度的公差限要求為12毫米 ±1毫米；供應(yīng)商對他們本月生產(chǎn)狀況的報告中只供應(yīng)應(yīng)出cp=1.33、cpk=1.00 這兩個數(shù)據(jù)；這時可以對于墊片生產(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.

13、75 毫米d.以上結(jié)果都不對28.下表為一個分組樣本分組區(qū)間（35,45 （ 45,55（55,65（65,75頻數(shù) 38 7 2 就其樣本均值x近似為a. 50b. 54c. 62d. 6429. 在某快餐店中午營業(yè)期間內(nèi),每分鐘顧客到來人數(shù)為平均值為8的泊松（ poisson）分布；如考慮每半分鐘到來的顧客分布,就此分布近似為：a 平均值為8 的泊松（ poisson）分布b平均值為 4 的泊松（ poisson）分布 c平均值為2 的泊松（ poisson）分布d分布類型將轉(zhuǎn)變；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載30. 一批產(chǎn)品分一.二.三級,其中一級品為二級品的二倍,三級品

14、為二級品的一半,如從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個,此產(chǎn)品為二級品的概率為a. 1/3b. 1/6c. 1/7d. 2/731. 為調(diào)查呼吸堵塞癥在中國發(fā)病率,發(fā)了 5000 份問卷； 由于呼吸堵塞癥與嗜睡癥有親密關(guān)系,問卷都為關(guān)于為否有嗜睡傾向的；后來,問卷只回收了約1000 份,對回答了問卷的人進(jìn)行了檢測,發(fā)覺呼吸堵塞癥患病率為12%；對此比率數(shù)值為否精確的判定應(yīng)為：a. 可以認(rèn)為此數(shù)為發(fā)病率的正確估量b. 由于未回收問卷較多,此值估量偏高c. 由于未回收問卷較多,此值估量偏低d. 1000 份太少,上述發(fā)病率的估量無意義32. 對于一組共 28 個數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)；使用 minitab軟件,

15、先后依次使用了“ anderso-ndarling,” “ rya-njoiner （ similartoshapiro-wilk ） ”及 “ kolmogorov smirnov ”種3方法, 但卻得到了 3 種不同結(jié)論 :“ anderso-ndarling檢” 驗(yàn) p-value0.005因而判數(shù)據(jù) “非正態(tài) ”, “rya-njoiner（similar toshapiro-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) ”；這時候正確的判定為：a 按少數(shù)聽從多數(shù)原就,判數(shù)據(jù)“正態(tài)”；b 任何時

16、候都信任 “最權(quán)威方法 ”；在正態(tài)分布檢驗(yàn)中,信任minitab軟件挑選的缺省方法 “anderso-ndarlin g”為最優(yōu)方法,判數(shù)據(jù)“非正態(tài) ”；c 檢驗(yàn)中的原就總為“拒絕為有說服力的 ”,因而只要有一個結(jié)論為“拒絕”就信任此結(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定,才能下結(jié)論；33. 已知化纖布每匹長100 米,每匹布內(nèi)的瑕疵點(diǎn)數(shù)聽從均值為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)當(dāng)為：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 poisso

17、n 分布d. 分布類型已轉(zhuǎn)變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,并求出其平均壽命；就a. 平均壽命仍為均值為1000 小時的指數(shù)分布b. 平均壽命近似為均值為1000 小時,標(biāo)準(zhǔn)差為1000 小時的正態(tài)分布c. 平均壽命近似為均值為1000 小時,標(biāo)準(zhǔn)差為100 小時的正態(tài)分布d. 以上答案都不對；35. 某供應(yīng)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,如發(fā)覺 2 個或 2 個以上的不良品就退貨, 問接受這批貨的概率為多少？ a. 72.4%b. 23.5%c. 95.9%d.以上答案都不對精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)

18、習(xí)資料 - - - 歡迎下載36. 某企業(yè)用臺秤對某材料進(jìn)行稱重,該材料重量要求的公差限為500±15 克；現(xiàn)將一個 500 克的砝碼,放在此臺秤上去稱重,測量20 次,結(jié)果發(fā)覺均值為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,測量人員間基本上無差異,但每次都要對初始狀態(tài)進(jìn)行設(shè)定,這時,再現(xiàn)性誤差為指：a. 被測對象不變,測量人員不變,各次獨(dú)立重復(fù)測

19、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,對各個被測對象各測一次,測量結(jié)果之間的差異；d. 以上都不為；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)覺重復(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 角度來說為完全合格的b. 本測量系統(tǒng)從 %p/t 角度來說為將就合格的c. 本測量系統(tǒng)從 %p/t 角度來說為不合格的d. 上述數(shù)據(jù)不能得到 %p/t值,從而無法判定39. 在鉗工車間自動鉆空的過程中, 取 30

20、個鉆空結(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)行分析后發(fā)覺重復(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 /過程波動的角度來分析,可以得到結(jié)論:a. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比 rr%來說為完全合格的b. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比 rr% 來說為將就合格的c. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比 rr% 來說為不合格的d. 上述數(shù)據(jù)不能得到精確度/過程波動比 rr%、從而無法判定40. 對于正態(tài)分布的過程、有關(guān) p c . pk c 和缺陷率

21、的說法,正確選項(xiàng)：a. 依據(jù) p c 不能估量缺陷率 、 依據(jù) pk c才能估量缺陷率b. 依據(jù) p c 和 pk c才能估量缺陷率c. 缺陷率與p c 和 pk c 無 關(guān)d. 以上說法都不對41. 對于一個穩(wěn)固的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過程,運(yùn)算出它的工序才能指數(shù)p c =1.65 , pk c =0.92；這時,應(yīng)當(dāng)對生產(chǎn)過程作出以下判定：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)情形及過程的標(biāo)準(zhǔn)差都不能作出判定；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎

22、下載42. 假定軸棒生產(chǎn)線上, 要對軸棒長度進(jìn)行檢測； 假定軸棒長度的分布為對稱的（不肯定為正態(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 為顯現(xiàn)正號個數(shù)總和, 就 n 的分布近似為：a （40, 60）間的勻稱分布；b （45,55）間的勻稱分布；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,缺陷不行返修、問此時整條線的初檢合格

23、率為多少？a. 90%b. 98%c. 83.79%d. 83%44. 一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量運(yùn)算結(jié)果顯示,均值和中位數(shù)都為100；這時, 在一般情形下可以得到的結(jié)論為：a.此分布為對稱分布b. 此分布為正態(tài)分布c. 此分布為勻稱分布d.以上各結(jié)論都不能確定45. 從參數(shù) =0.4的指數(shù)分布中隨機(jī)抽取容量為準(zhǔn)差近似為：25 的一個樣本,就該樣本均值=a. 0.4b. 0.5c. 1.4d. 1.546. 某藥廠最近研制出一種新的降壓藥,為了驗(yàn)證新的降壓藥為否有效,試驗(yàn)可按如下方式進(jìn)行：挑選如干名高血壓病人進(jìn)行試驗(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)證該藥為否有效；對于該問題 、應(yīng)采納

24、 :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. 為了判定 a 車間生產(chǎn)的墊片的變異性為否比b車間生產(chǎn)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)覺兩組數(shù)據(jù)都為正態(tài)分布；下面應(yīng)當(dāng)進(jìn)行的為：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秩和檢驗(yàn)48. 為了降低汽油消耗量,m討論所研制勝利一種汽油添加劑；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)證此添加劑為否有效,調(diào)集本公 司各種型號汽車30 輛,發(fā)給每輛汽車一般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

25、數(shù),共計(jì)60 個數(shù)據(jù)；檢驗(yàn)添加劑為否有效的檢驗(yàn)方 法應(yīng)當(dāng)為：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)精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載49. 原先本車間生產(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)后為否確有提高,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；期望檢驗(yàn)兩種鋼筋的抗拉強(qiáng)度平均值為否有顯著差異；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為否相等及均值為否相等時,用運(yùn)算機(jī)運(yùn)算得到以下結(jié)果；test for equal vari

26、ances for strength f-test0.181test statistic 1.96p-value 0.188 levene's test test statistic 1.96 p-valuetwo-sample t for strength_after vs strength_before nmeanstdevsemean strength_after 10 531.45 9.84 3.1strength_before 8522.445.88 2.1 difference = mu strength_after - mu strength_before estimat

27、e for difference: 9.0125095% lower bound for difference: 2.10405t-test of difference = 0 vs : t-value = 2.28 p-value = 0.018 df = 16a. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高,但抗拉強(qiáng)度的波動也增加了；b. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高,但抗拉強(qiáng)度的波動未變；c. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度無提高,但抗拉強(qiáng)度的波動增加了；d. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度無提高,抗拉強(qiáng)度的波動也未變；50. 為了比較 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)行了單因素

28、方差分析（anov a ）后,得到結(jié)果如下所顯示；one-way anov a: product versus catalystsourcedfssmsfpcatalyst270.1135.0611.230.001error1546.833.12total17116.94s = 1.767 r-sq = 59.95% r-sqadj = 54.61%level n mean stdev a 6 26.500 1.871b 6 21.667 1.633c 6 24.000 1.789* tukey 95% simultaneous confidence intervalsall pairwise

29、 comparisons among levels of catalystindividual confidence level = 97.97%精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載catalyst = a subtracted from:catalyst lower center upper b -7.481 -4.833 -2.186c -5.147 -2.500 0.147catalyst = b subtracted from:catalyst lower center upper c -0.314 2.333 4.981* fisher 95% individual con

30、fidence intervalsall pairwise comparisons among levels of catalyst simultaneous confidence level = 88.31%catalyst = a subtracted from:catalyst lower center upper b -7.008 -4.833 -2.659c -4.674 -2.500 -0.326catalyst = b subtracted from: catalyst lower center upper c 0.159 2.333 4.508由上面這些結(jié)果,假如我們期望兩兩比

31、較時總的第i類錯誤風(fēng)險掌握為5%,應(yīng)當(dāng)選用的結(jié)論為：a. 3種催化劑成效無顯著差異；b. 采納 tukey 方法,總第 i類錯誤風(fēng)險為5%,其運(yùn)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. 采納 tukey 方法, 全部總體參與比較時, 總第 i類錯誤風(fēng)險選定為5%,其運(yùn)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. 采納 fisher 方法,多總體中任意二總體進(jìn)行比較時,第i類錯誤風(fēng)險皆選定為 5%,其運(yùn)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

32、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)覺其厚度分布均值為2.0mm,標(biāo)準(zhǔn)差為 0.2mm；取 10 片疊起來,就這 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 0.2b. 均值 20mm；方差 0.04c. 均值 20mm；方差 0.4d.均值 20mm；方差 4精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載52. m車間負(fù)責(zé)測量機(jī)柜的總電阻值；由于現(xiàn)在使用的為自動數(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(shè)定初始電壓值 v ,這里對 v 可以有 3

33、 種挑選方法；作測量系統(tǒng)分析時,使用傳統(tǒng)方法,對 10 個機(jī)柜,都用 3 種不同挑選的 v 值,各測量 2 次；在術(shù)語 “測量系統(tǒng)的重復(fù)性（ repeatability）”和“測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性（ reproducibility ）”中,術(shù)語 “再現(xiàn)性 ”應(yīng)這樣說明：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值所引起的變異為“再現(xiàn)性 ”誤差；c. 同一個設(shè)定的v值,多次重復(fù)測量同樣一個機(jī)柜所引起的變異為“再現(xiàn)性 ”誤差；d. 在不同時間周期內(nèi), 用此測電阻儀測量同一個機(jī)柜時,測量值的波動為 “再現(xiàn)性 ”誤差；53. 在箱線圖 box-plot 分析中,已知最小值=

34、-4； q1=1；q3=4；最大值 =7 ；就正確的說法為：a 上須觸線終點(diǎn)為： 7；下須觸線終點(diǎn)為：-3.5b 上須觸線終點(diǎn)為： 8.5；下須觸線終點(diǎn)為：-3.5c 上須觸線終點(diǎn)為： 7；下須觸線終點(diǎn)為：-4d 上須觸線終點(diǎn)為： 8.5；下須觸線終點(diǎn)為：-454. 強(qiáng)力變壓器公司的每個工人都操作自己的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；為了分析到底 為什么緣由導(dǎo)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(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 個數(shù)據(jù)；為了分析電壓

35、比變異產(chǎn)生的緣由,應(yīng)當(dāng)：a. 將工人及繞線器作為兩個因子,進(jìn)行兩種方式分組的方差分析（two-way anov a ）,分別運(yùn)算出兩個因子的顯著性,并依據(jù)其顯著性所顯示的p 值對變異緣由作出判定；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（ generallinear model ）運(yùn)算出兩個因子的方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重量的大小對變異緣由作出判定；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（ fullynested anova ）運(yùn)算出兩個因子的方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重

36、量的大小對變異緣由作出判定；d. 依據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)分析方法（gagerr study- crossed）,直接運(yùn)算出工人及繞線器兩個因子方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重量的大小對變異緣由作出判定；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載55. 對于兩總體均值相等性檢驗(yàn),當(dāng)驗(yàn)證了數(shù)據(jù)為獨(dú)立的且為正態(tài)后,仍要驗(yàn)證二 者的等方差性,然后就可以使用雙樣本的t 檢驗(yàn)；這時為否可以使用單因子的方差分析（ anov a）方法予以替代,這里有不同看法；正確的判定為：a. 兩總體也屬于多總體的特例,因此,全部兩總體均值相等性t檢驗(yàn)皆可用anov a 方法解決；b. 兩總體雖屬于多總體的特例,但

37、兩總體均值相等性t 檢驗(yàn)的功效（ power）比 anov a 方法要高,因而不能用anov a 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)的運(yùn)算比anov a 方法要簡潔,因而不能用anov a 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anov a 方法就只能處理雙側(cè)（即“不等于”）的問題,因而不能用anov a 方法替代；56. m公司中的 z車間使用多臺自動車床生產(chǎn)螺釘,其關(guān)鍵尺寸為根部的直徑；為了分析到底為什么緣由導(dǎo)致直徑變異過大,讓 3 個工人, 并隨機(jī)挑選 5臺機(jī)床, 每人分別用

38、這 5 車床各生產(chǎn) 10 個螺釘,共生產(chǎn) 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(chǎn)生的緣由,應(yīng)當(dāng)：a. 將工人及螺釘作為兩個因子, 進(jìn)行兩種方式分組的方差分析 （ two-way anova ）,分別運(yùn)算出兩個因子的顯著性,并依據(jù)其顯著性所顯示的p 值對變異緣由作出判 斷；b. 將工人及螺釘作為兩個因子,按兩個因子交叉（crossed）的模型,用一般線性模型（ generallinear model ）運(yùn)算出兩個因子的方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重量的大小對變異緣由作出判定；c. 將工人及螺釘作為兩個因子,按兩個因子嵌套（nested）的模型,

39、用全嵌套模型（ fullynestedanova ）運(yùn)算出兩個因子的方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重量的大小對變異緣由作出判定；d. 依據(jù)傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)分析方法（gagerr study- crossed）,直接運(yùn)算出工人及螺釘兩個因子方差重量及誤差的方差重量,并依據(jù)這些方差重量的大小對變異緣由作出判定；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來方程；在minitab軟件輸出的anov a 表中,看到p-value=0.0021；在 統(tǒng)計(jì)分析的輸出中,找到了對各個回來系數(shù)為否為0 的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果；由此可以得到的正確判定為

40、：a 3 個自變量回來系數(shù)檢驗(yàn)中,應(yīng)當(dāng)至少有1 個以上的回來系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果為顯 著的（即至少有1個以上的回來系數(shù)檢驗(yàn)的p-value 小于 0.05）,不行能顯現(xiàn)3 個自變量回來系數(shù)檢驗(yàn)的p-value 都大于 0.05 的情形b 有可能顯現(xiàn)3 個自變量回來系數(shù)檢驗(yàn)的p-value 都大于 0.05 的情形,這說明數(shù)據(jù)本身有較多反常值,此時的結(jié)果已無意義,要對數(shù)據(jù)重新審核再來進(jìn)行回來分析；c 有可能顯現(xiàn)3 個自變量回來系數(shù)檢驗(yàn)的p-value 都大于 0.05 的情形,這說明這 3 個自變量間可能有相關(guān)關(guān)系,這種情形很正常；danov a 表中的p-value=0.0021說明整個回來模型成效

41、不顯著,回來根本無意義；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載58. 已知一組壽命（ life time ）數(shù)據(jù)不為正態(tài)分布；現(xiàn)在期望用box-cox變換將其轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布；在確定變換方法時得到下圖：lambdalower.cl upper.cl limitlambda0.221445using 95.0% confidenceestimate 0.221445lower.cl 0.060195upper.cl 0.396962best valuebox-cox plot of life time從今圖中可以得到結(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.

42、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,都不行能化為正態(tài)分布；59. 為了討論軋鋼過程中的延長量掌握問題、在經(jīng)過2 水平的4 個因子的全因子試驗(yàn)后,得到了回來方程；其中,因子a 代表軋壓長度,低水平為50cm,高水平為70cm；響應(yīng)變量 y 為延長量（單位為cm）；在代碼化后的回來方程中,a因子的回來系數(shù)為4；問,換算為原始變量（未代碼化前）的方程時,此回來系數(shù)應(yīng)當(dāng)為多少？a. 40b. 4c. 0.4d. 0.260. 為了判定兩個變量間為否有相關(guān)關(guān)系,抽取了 30 對觀測數(shù)據(jù)； 運(yùn)算出了他們的樣本相關(guān)系數(shù)為0.6

43、5,對于兩變量間為否相關(guān)的判定應(yīng)當(dāng)為這樣的：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)兩個變量間為否有相關(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)表才能打算d 由于相關(guān)系數(shù)并不能完全代表兩個變量間為否有相關(guān)關(guān)系、本例信息量不夠 、不行能得出判定結(jié)果61. 響應(yīng)變量 y與兩個自變量（原始數(shù)據(jù)）x1 及 x2建立的回來方程為 : y = 2.2+30000× 1+0.0003× 2 由此方程可以得到結(jié)論為: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

44、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影響大小作出判定精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載62. 為了判定改革后的日產(chǎn)量為否比原先的200 （千克）有所提高,抽取了20 次日產(chǎn)量,發(fā)覺日產(chǎn)量平均值為201（千克）；對此可以得到判定：a 只提高 1 千克,產(chǎn)量的提高確定為不顯著的b日產(chǎn)量平均值為201（千克）,的確比原先200（千克）有提高 c由于沒有供應(yīng)總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息,因而不行能作出判定d不必供應(yīng)總體標(biāo)準(zhǔn)差的信息,只要供應(yīng)樣本標(biāo)準(zhǔn)差的信息就可以作出判定63. 六西格瑪 團(tuán)隊(duì)分析了歷史上本車間產(chǎn)量（y ）與

45、溫度（ x1）及反應(yīng)時間（ x2 ）的記錄；建立了y對于 x1及 x2的線性回來方程,并進(jìn)行了anov a .回來系數(shù)顯著性檢驗(yàn).相關(guān)系數(shù)運(yùn)算等,證明我們挑選的模型為有意義的,各項(xiàng)回來系數(shù)也都為顯著的；下面應(yīng)當(dāng)進(jìn)行：a. 終止回來分析,將選定的回來方程用于預(yù)報等b. 進(jìn)行殘差分析,以確認(rèn)數(shù)據(jù)與模型擬合得為否很好,看能否進(jìn)一步改進(jìn)模型c. 進(jìn)行響應(yīng)曲面設(shè)計(jì),挑選使產(chǎn)量達(dá)到最大的溫度及反應(yīng)時間d. 進(jìn)行因子試驗(yàn)設(shè)計(jì), 看為否仍有其它變量也對產(chǎn)量有影響,擴(kuò)大因子挑選的范疇64. 回來方程 y = 30 x 中,y的誤差的方差的估量值為9,當(dāng) x = 1 時,y的 95%的近似猜測區(qū)間為a. 23、3

46、5b. 24、36c. 20、38d. 21、3965. 某工序過程有六個因子a .b .c.d.e.f,工程師期望做部分因子試驗(yàn)確定 主要的影響因素, 預(yù)備采納 26-2 設(shè)計(jì),而且工程師依據(jù)工程體會判定ab .bc.ae .de 之間可能存在交互作用, 但為 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,以下生成元可行的為:a. e=abd , f=abcb. e=bcd , f=abcc. e=abc , f=abdd. e=acd , f=bcd66. 以下哪項(xiàng)設(shè)計(jì)為適合作為改進(jìn)階段開頭的挑選試驗(yàn)（

47、screening experiment）：a. 8因子的全因子試驗(yàn)b. 8 因子的部分因子試驗(yàn)c. 中心復(fù)合設(shè)計(jì)（ ccd）d. box-behnken設(shè)計(jì)67. 在 4 個因子 a .b .c.d的全因子設(shè)計(jì)中,增加了3 個中心點(diǎn)的試驗(yàn)；分析試驗(yàn)結(jié)果,用minitab軟件運(yùn)算,其結(jié)果如下：factorial fit: y versus a、 b、 c、 danalysis of variance for y coded units source df seq ss adj ss adj ms f pmain effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0

48、.0002-way interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369residual error 8 0.71361 0.71361 0.08920curvature 1 0.02558 0.02558 0.02558 0.26 0.626精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載lack of fit 5 0.40463 0.40463 0.08093 0.57 0.735pure error 2 0.28340 0.28340 0.14170total 18 9.55127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

49、差,對于方差的估量量應(yīng)當(dāng)為mse （mean square error,即平均誤差均方和） ,在此題中為：a. 0.08920b. 0.14170c. 0.71361d. 0.2834068. 以下哪種響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)確定不具有旋轉(zhuǎn)性（rotatability ）a. ccd （中心復(fù)合設(shè)計(jì), central composite design）b. cci （中心復(fù)合有界設(shè)計(jì),central composite inscribed design）c. ccf（中心復(fù)合表面設(shè)計(jì),central composite face-centered design）d. bb（ bb設(shè)計(jì), box-behnk

50、en design）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；其中除因子的主效應(yīng)外,仍要考慮 3 個二階交互效應(yīng) ab .ac 及 df,全部三階以上交互作用可以忽視不計(jì)；由于試驗(yàn)成本較高,限定不行能進(jìn)行全面的重復(fù)試驗(yàn),但仍期望估量出隨機(jī)誤差以精確檢驗(yàn)各因子顯著性；在這種情形下, 應(yīng)當(dāng)挑選進(jìn)行：a. 全因子試驗(yàn)b. 部分實(shí)施的二水平正交試驗(yàn),且增加如干中心點(diǎn)c. 部分實(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個因子,預(yù)備進(jìn)行 16

51、 次試驗(yàn)；在運(yùn)算機(jī)供應(yīng)的混雜別名結(jié)構(gòu)表（alias structure table）中,看到有二階交互作用效應(yīng)ab與 ce 相混雜（confounded）,除此之外仍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；此時可以確定本試驗(yàn)設(shè)計(jì)的分辯度（resolution）為a 3b 4c 5d 671. 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制訂試驗(yàn)方案特別重要；六西格瑪 團(tuán)隊(duì)在分析過程改進(jìn)時,大家共同確認(rèn)至少要考慮7 個因子；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20 次；對于在試驗(yàn)中為否應(yīng)考慮第8 個因子,大家看法不統(tǒng)一；你贊成以下哪個人的看法？a

52、 由 7 個因子增加到8 個因子, 必定要增加試驗(yàn)次數(shù), 既然試驗(yàn)總次數(shù)限定了,不行能考慮增加此因子；b 從表中看到, 7 個因子在 16 次試驗(yàn)時可以達(dá)到辨論度為4,8 個因子在 16 次試驗(yàn)時也可以達(dá)到辨論度為4,多增加因子沒使試驗(yàn)方案辨論度減小,所以可以增加到 8 個因子；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,可以始終增加到15 個因子,增加到8 個因子當(dāng)然沒問題了；d 這張表根本打算不了最多可以排多少因子,要依據(jù)實(shí)際體會判定第8個因子為否重要,然后依據(jù)其重要性再打算為否選入；精品學(xué)習(xí)資料精選學(xué)習(xí)資料 - - - 歡迎下載72. 六西格瑪

53、 團(tuán)隊(duì)在討論過程改進(jìn)時,大家共同確認(rèn)要考慮8 個因子；經(jīng)費(fèi)的限制使得試驗(yàn)總次數(shù)應(yīng)盡可能地少,但仍期望不要使主效應(yīng)與二階交互作用相混雜；除了應(yīng)支配 4 個中心點(diǎn)外,對于仍該進(jìn)行多少次試驗(yàn),大家看法不一樣；參考有關(guān)表格,你贊成以下哪個人的看法？a. 32次；b. 16次；c. 12 次（ plackett-burman 設(shè)計(jì)）；d. 8 次；73. 在進(jìn)行響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)中,經(jīng)常選用ccd方法而不用 box-beknken設(shè)計(jì),其最主要理由為：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. 光滑磁磚廠在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)為穩(wěn)固的； 下面將每天 5 塊磁磚的平面