六西格瑪黑帶注冊考試題

1、一、單選題: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)承擔的任務(wù):A. 在倡導(dǎo)者(Champion和資深黑帶(MBB的指導(dǎo)下,帶領(lǐng)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(chǎn)生的根本原因,確認改進機會;C. 與倡導(dǎo)者資深黑帶以及項目相關(guān)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。2. 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(dǎo)者3. 在分析X R控制圖時應(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

2、C. X 圖和R 圖無關(guān),應(yīng)單獨分析D. 以上答案都不對4.在六西格瑪管理的組織結(jié)構(gòu)中,下面的陳述哪個是正確的:A. 黑帶應(yīng)當自主決定項目選擇B.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C.倡導(dǎo)者對六西格瑪活動整體負責,確定前進方向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止依靠檢驗達成質(zhì)量的做法,這句話的含義是:A. 企業(yè)雇傭了太多的檢驗人員,對經(jīng)營來說是不經(jīng)濟的。B. 質(zhì)量是設(shè)計和生產(chǎn)出來的,不是檢驗出來的。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,而不是靠檢驗員保證。D. 人工檢驗的效率和準確率較低,依靠檢驗是不能保證質(zhì)量的。6. 在下列陳

3、述中,不正確的是:A. 六西格瑪管理僅是適合于制造過程質(zhì)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(lǐng)導(dǎo)力和綜合素質(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。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(guān)鍵原因。C. 分析階段主要是針對Y 進行原因分析,找到并驗證關(guān)鍵原因。D. 改進階段主要是針對關(guān)鍵原因X 尋找改進措施,并驗證改進措施。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(guān)鍵路線的工

4、具是:A. 親和圖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維度構(gòu)成的:A. 財務(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)、財務(wù)管理系統(tǒng)、內(nèi)部流程D. 財務(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, Quality Function Deployment 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)計特色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(jié)果共發(fā)現(xiàn)16 個零件不合格,合計32 個缺陷,則DPMO 為A

5、. 0.0032B. 3200C. 32000D. 160012.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(ParetoB. 實驗設(shè)計C. QFDD. 因果矩陣13.六西格瑪項目團隊在明確項目范圍時,應(yīng)采用以下什么工具?A. 因果圖B. SIPOC 圖C. PDPC 法D. 頭腦風暴法14. 哪種工具可以用于解決下述問題:一項任務(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,團隊希望把各項作業(yè)之間的這種依賴和制約關(guān)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(guān)鍵路徑,從而能進行統(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1

6、5.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(wù)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(nèi)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16.在界定階段結(jié)束時,下述哪些內(nèi)容應(yīng)當?shù)靡源_定?1、項目目標2、項目預(yù)期的財務(wù)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。17.在項目特許任務(wù)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(nèi)容是為了說明:A. 為什么要做

7、該項目;B. 項目的目標;C. 項目要解決的問題;D. 問題產(chǎn)生的原因。18. 一個過程由三個工作步驟構(gòu)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%;FTY3 = 96%。則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

8、步驟2 步驟3B. 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20. 劣質(zhì)成本的構(gòu)成是:A. 內(nèi)部損失和外部損失成本B. 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C. 不增值的預(yù)防成本+內(nèi)部損失和外部損失成本D. 鑒定成本+內(nèi)部損失和外部損失成本21. 某生產(chǎn)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(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?(時間單位:天A. -B. -C. -D. -23. 對于

9、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,這與實際生產(chǎn)狀態(tài)無關(guān)C. 可以隨意設(shè)定比率,因為此比率與測量系統(tǒng)是否合格是無關(guān)的D. 以上都不對24.美國工程師的項目報告中提到,在生產(chǎn)過程中,當華氏度介于(70,90之間時,產(chǎn)量獲得率(以百分比計算與溫度(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

10、氏度。他知道攝氏度(C與華氏度(F間的換算1 3 6 9 104 72 5 834 122 3 1 23311 46關(guān)系是:C = 5/9 (F 32請問換算后的相關(guān)系數(shù)和回歸系數(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0.9C. 相關(guān)系數(shù)為0.9,回歸系數(shù)為0.5D. 相關(guān)系數(shù)為0.5,回歸系數(shù)為0.525. 對于流水線上生產(chǎn)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(jié)果發(fā)現(xiàn),X=258 支。為

11、了檢測此時的生產(chǎn)是否正常。先要確定X 的分布?？梢詳嘌?A. X 近似為均值是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。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(diào)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(yīng)該是:A.樣本平均值(MeanB.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

12、本中位數(shù)(Median27. 在起重設(shè)備廠中, 對于供應(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)商對他們本月生產(chǎn)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(chǎn)過程得出結(jié)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(jié)果都不對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. 50B. 54C. 62D. 6429. 在某

13、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。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。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,若從該批產(chǎn)品中隨機抽取一個,此產(chǎn)品為二級品的概率是A. 1/3B. 1/6C. 1/7D. 2/731. 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10

14、00 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(yīng)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 Smirnov3 種方法,但卻得到了3 種不同結(jié)論:Anderson-Darling檢驗p-value<0.005 因而判

15、數(shù)據(jù)非正態(tài),Ryan-Joiner(Similar to Shapiro-Wilk 檢驗p-value>0.10 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(quán)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.檢驗中的原則總是拒絕是有說服力的,因而只要有一個結(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. 已知化纖布每匹長100 米,每

16、匹布內(nèi)的瑕疵點數(shù)服從均值為10 的Poisson 分布?？p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(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35. 某供應(yīng)商送來一批零件,批量很大,

17、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?，F(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)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(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.

18、 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(shè)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(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(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 角度來說是勉強合格的

19、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. 在鉗工車間自動鉆空的過程中,取30 個鉆空結(jié)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(fù)性(Repeatability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(jié)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&

20、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40. 對于正態(tài)分布的過程,有關(guān)p C 、pk C 和缺陷率的說法,正確的是:A. 根據(jù)p C 不能估計缺陷率, 根據(jù)pk C 才能估計缺陷率B. 根據(jù)p C 和pk C 才能估計缺陷率C. 缺陷率與p C 和pk C 無關(guān)41. 對于一個穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過程,計算出它的工序能力指數(shù)p C =1.65,pk C =0.92。這時,應(yīng)該對生產(chǎn)過程作出下列判斷:A.生產(chǎn)過程的均值偏離目標太遠,且過程的標準差太大。B.生產(chǎn)過程的均值偏離目標太遠,過程的標準差尚可。C.生產(chǎn)過程的均值偏離目標尚可,但過程的

21、標準差太大。D.對于生產(chǎn)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。42. 假定軸棒生產(chǎn)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。43. 某生產(chǎn)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,

22、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%44. 一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量計算結(jié)果顯示,均值和中位數(shù)都是100。這時,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)=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=2525 11ii X x 的標準差近似為:A. 0.4B. 0.5C. 1.446. 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

23、,然后通過統(tǒng)計分析來驗證該藥是否有效。對于該問題,應(yīng)采用:P=95% P=90% P=98%A.雙樣本均值相等性檢驗B.配對均值檢驗C.F 檢驗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(diào)集本公司各種型號汽

24、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60 個數(shù)據(jù)。檢驗添加劑是否有效的檢驗方法應(yīng)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49. 原來本車間生產(chǎn)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

25、下列結(jié)果。time95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevsBeforeAfter5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0timestrengthBefore510 520 530 540 550F-Test0.181Test Statistic 2.80P-Value 0.188Levene's TestTest Statistic 1.96P-ValueTest for Equal Variances for strengthTwo-sample T for strength_After vs strengt

26、h_BeforeN Mean StDev SE Meanstrength_After 10 531.45 9.84 3.1strength_Before 8 522.44 5.88 2.1Difference = mu (strength_After - mu (strength_BeforeEstimate 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. 改進后平均抗

27、拉強度有提高,但抗拉強度的波動也增加了。B. 改進后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。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。進行了單因素方差分析(ANOV A后,得到結(jié)果如下所顯示。One-way ANOV A: product versus CatalystSource DF SS MS F PCatalyst 2 70.11 35.06 11.23 0.001Error 15 46.83 3.12Total 17 116.

28、94S = 1.767 R-Sq = 59.95% R-Sq(adj = 54.61%Level N Mean StDevA 6 26.500 1.871B 6 21.667 1.633C 6 24.000 1.789*Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of CatalystIndividual confidence level = 97.97%Catalyst = A subtracted from:Catalyst Lower Center UpperB -7.4

29、81 -4.833 -2.186C -5.147 -2.500 0.147Catalyst = B subtracted from:Catalyst Lower Center UpperC -0.314 2.333 4.981*Fisher 95% Individual Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of CatalystSimultaneous confidence level = 88.31%Catalyst = A subtracted from:Catalyst Lower Center UpperB

30、 -7.008 -4.833 -2.659C -4.674 -2.500 -0.326Catalyst = B subtracted from:Catalyst Lower Center UpperC 0.159 2.333 4.508由上面這些結(jié)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(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 類錯誤風險為5%,其計算結(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,全部總體參加比較時,總第I 類錯誤風險選定為5%,其計算結(jié)果為: AC

31、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行比較時,第I 類錯誤風險皆選定為5%,其計算結(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0.2B. 均值20mm;方差0.04C. 均值20mm;方差

32、0.4D. 均值20mm;方差452. 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(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,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(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. 同一個設(shè)定的V 值,多次重復(fù)測量同樣一個機柜所引起的變異是再現(xiàn)性誤差。D. 在

33、不同時間周期內(nèi),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。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:-3.5B.上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-3.5C.上須觸線終點為:7;下須觸線終點為:-4D.上須觸線終點為:8.5;下須觸線終點為:-454. 強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^大,讓3 個工人,每人都操作自己任意選定的10

34、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)。為了分析電壓比變異產(chǎn)生的原因,應(yīng)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 ANOV A,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(GeneralLinear 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(Full

35、y Nested ANOV A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。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(ANOV A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ANOV A 方法解決

36、。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 檢驗的計算比ANOV A 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(shè)為單側(cè)(例如大于的情形,而ANOV A 方法則只能處理雙側(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)鍵尺寸是根部的直徑。為了分析究竟是什么原因?qū)е轮睆阶儺愡^大,讓3 個工人,并隨機選擇5 臺機床,每

37、人分別用這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)生的原因,應(yīng)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 ANOV A,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(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(Fu

38、lly NestedANOV A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。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ANOV A 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(jié)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

39、驗中,應(yīng)該至少有1 個以上的回歸系數(shù)的檢驗結(jié)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(jié)果已無意義,要對數(shù)據(jù)重新審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(guān)關(guān)系,這種情況很正常。D.ANOVA 表中的P-V ALUE=0.0021 說明整個回歸模型效果不顯著,回歸根本無意義。58. 已知

40、一組壽命(Life Time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。在確定變換方法時得到下圖:LambdaStDev-1 0 1 2 354321Lower?CL Upper?CLLimitLambda0.221445(using 95.0% confidenceEstimate 0.221445Lower?CL 0.060195Upper?CL 0.396962Best ValueBox-Cox Plot of Life time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)

41、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(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,此回歸系數(shù)應(yīng)該是多少?A. 40B. 4C. 0.4D. 0.260. 為了判斷兩個變量間是否有相關(guān)關(guān)系,抽取了30 對觀測數(shù)據(jù)。計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:C.由于

42、檢驗兩個變量間是否有相關(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 與兩個自變量(原始數(shù)據(jù)X1及X2 建立的回歸方程為:1 2 y = 2.2 + 30000x + 0.0003x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62. 為了判斷改革后的日產(chǎn)量是否比原來的200 (千克有

43、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,確實比原來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63. 六西格瑪團隊分析了歷史上本車間產(chǎn)量(Y與溫度(X1及反應(yīng)時間(X2的記錄。建立了Y 對于X1 及X2 的線性回歸方程,并進行了ANOV A、回歸系數(shù)顯著性檢驗、相關(guān)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(yīng)該進行:A. 結(jié)束回歸分析,將選定的回歸方程用于預(yù)

44、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(yīng)曲面設(shè)計,選擇使產(chǎn)量達到最大的溫度及反應(yīng)時間D. 進行因子試驗設(shè)計,看是否還有其它變量也對產(chǎn)量有影響,擴大因子選擇的范圍64. 回歸方程Y = X30 中,Y 的誤差的方差的估計值為9,當X = 1時,Y 的95%的近似預(yù)測區(qū)間是A. (23,35B. (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(shè)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

45、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:A. E=ABD,F=ABCB. E=BCD,F=ABCC. E=ABC,F=ABDD. E=ACD,F=BCD66. 下列哪項設(shè)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(fù)合設(shè)計(CCDD. Box-Behnken 設(shè)計67. 在4 個因子A、B、C、D 的全因子設(shè)計中,增加了3 個中心點的試驗。分析試驗結(jié)果,用MINITAB軟件計算,其結(jié)果如下:Factorial

46、Fit: y versus A, B, C, DAnalysis of Variance for y (coded unitsSource DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0.0002-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 0.626Lack of Fit

47、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(yīng)該是MSE(Mean Square Error,即平均誤差均方和,在本題中是:A. 0.08920B. 0.14170C. 0.71361D. 0.2834068. 下列哪種響應(yīng)曲面設(shè)計肯定不具有旋轉(zhuǎn)性(RotatabilityA. CCD(中心復(fù)合設(shè)計,Central Composite DesignB. CCI(中心復(fù)合有界設(shè)計,C

48、entral Composite Inscribed DesignC. CCF(中心復(fù)合表面設(shè)計,Central Composite Face-Centered DesignD. BB (BB 設(shè)計,Box-Behnken Design69. 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(yīng)外,還要考慮3 個二階交互效應(yīng)AB、AC 及DF,所有三階以上交互作用可以忽略不計。由于試驗成本較高,限定不可能進行全面的重復(fù)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(yīng)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

49、中心點C. 部分實施的二水平正交試驗,不增加中心點D. Plackett-Burman 設(shè)計70. 在部分實施的因子試驗設(shè)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(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。此時可以斷定本試驗設(shè)計的分辯度(Resolution是A.3B.4C.571. 在部分實施的因子設(shè)計中,如何利用下面這張表格來制訂試驗計劃非常重要。六西格瑪團隊在分析過程改進時

50、,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(nèi)的試驗總次數(shù)不能超過20 次。對于在試驗中是否應(yīng)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.這張表根本決定不了最

51、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。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(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(guān)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(shè)計。D. 8 次。73. 在進行響應(yīng)曲面設(shè)計中,常常選用CCD 方法而不用BOX-Beknken 設(shè)計,其最主要理由是:A. CCD 有旋轉(zhuǎn)性,而Box-Beknken 設(shè)計沒

52、有旋轉(zhuǎn)性B. CCD 有序貫性,而Box-Beknken 設(shè)計沒有序貫性C. CCD 試驗點比BOX-Beknken 設(shè)計試驗點少D. 以上各項都對2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 154 Full III8 Full IV III III III16 Full V IV IV IV III III III III III III III32 Full VI IV IV IV IV IV IV IV IV IV64 Full VII V IV IV IV IV IV IV IV128 Full VIII VI V V IV IV IV IV74. 光潔磁磚廠在20

53、天內(nèi),每天從當日生產(chǎn)的磁磚中隨機抽取 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. 平面度指標不服從正態(tài)分布C. 每天內(nèi)的平面度波動不大,但每天間的平面度波動較大D. 這兩張圖什么問題也不能說明。IndexMean12 4 6 8 10 12 14 16 18 204.704.654.604.554.504.454.40Time Series Plot of Mean1圖1 平面度日平均值趨勢圖Index

54、 x1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1004.74.64.54.44.3Time Series Plot of x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(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(yīng)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.用塞規(guī),每次檢測500 件作為一個樣本,用np 控制圖C.用游標卡尺,每次連續(xù)檢測5 根軸,用X R控制圖D.用游標卡尺,每次連續(xù)檢測10 根軸,用X R控制圖76. 在計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相同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較77. 一位工程師每天收集了100200 件產(chǎn)品,每天抽樣數(shù)不能保證相同,準備監(jiān)控每天不合格品數(shù),他應(yīng)當使用以下哪種控制圖?A. u