中質(zhì)協(xié)黑帶考試試卷2009

1、解答20072009年中質(zhì)協(xié)黑帶考試試卷。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承擔的任務： A.在倡導者（Champion）和資深黑帶（MBB）的指導下，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。 D 解析：分配資源、監(jiān)控進程是champion的職責。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倡導者D 解析 倡導

2、者根據(jù)業(yè)務需求決定項目是否需要開展，并制定優(yōu)先級3. 在分析 X-R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(guān)，應單獨分析 D.以上答案都不對B 解析，Xbar-R控制圖，先分析組內(nèi)極差情況，如果組內(nèi)極差失控，要首先解決組內(nèi)問題。（攘外必先安內(nèi)）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 倡導者對六西格瑪活動整體負責，確定前進方向 D 以上都不是C 解析 項目選擇要經(jīng)過倡導者的確認，黑帶是關(guān)鍵，高層支持也是關(guān)鍵，綠帶是基礎(chǔ)5. 質(zhì)量管理

3、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。 B 解析，B項是本意，倡導大質(zhì)量全面質(zhì)量管理6. 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(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)導力和綜合素質(zhì)的管理模式； D. 六西格瑪管理是不斷提高

4、顧客滿意程度的科學方法。 A 解析，六西格瑪最早應用于制造業(yè)，但是后來在制造金融服務等行業(yè)都得到迅速發(fā)展，如美國銀行、中國平安、攜程網(wǎng)等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。 B 解析“確認影響Y的關(guān)鍵原因”是A階段的任務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)鍵路線的工具是： A.親和圖 B.矩陣圖 C.PDPC法 D.網(wǎng)絡

5、圖 D 解析網(wǎng)絡圖或箭頭圖是專門用于確定工期和關(guān)鍵路線的圖。9. “平衡記分卡”是由下述哪幾個維度構(gòu)成的： A.財務、顧客、內(nèi)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(nèi)部溝通系統(tǒng)C.業(yè)績考評系統(tǒng)、財務管理系統(tǒng)、內(nèi)部流程D.財務系統(tǒng)、績效考核系統(tǒng)、顧客關(guān)系管理系統(tǒng) A 解析BSC從四個方面考核績效：員工、流程、財務、顧客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.評估設計特色C DFSS中運用QFD第一步要將客戶所需搞清楚11.在某檢驗點，對 1000個

6、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. 0.0032 B. 3200 C. 32000 D. 1600B 解析分母1萬，分子32，則DPMO=32/1萬 *100萬=320012.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 B 實驗設計DOE，是專門用來改善問題的工具，不能用來挖掘問題。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 B SIPOC又稱基礎(chǔ)流程圖或高

7、階流程圖，是專門用于界定流程范圍的。先做P然后做OC和SI14. 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(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)絡圖) C.甘特圖 D.關(guān)聯(lián)圖 B 解析PDPC主要是運用運籌學的理念，將流程中可能遇到的阻礙點制定對應變化的一種方法，防止方案屢屢修改。關(guān)聯(lián)圖是將有因果關(guān)系的因素連接起來，表達一種邏輯關(guān)系。網(wǎng)絡圖（箭條圖）是統(tǒng)籌法的概念，將需要做的工作按照時間順序和從屬關(guān)系，用網(wǎng)絡形式表示的一

8、種圖形，可以清楚的表示出相互的依賴關(guān)系和制約關(guān)系等。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(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 B 顧名思義 16.在界定階段結(jié)束時，下述哪些內(nèi)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。D 項目章程十大要素包含上面全部17.在項目特許任務書(Team Charter)中

9、，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。 A Business case 說的是為何要做這個項目，如果不做這項目，目前存在的危害。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%A 整個流程合格率一定低于每個流程的合格率，所以A。 19. 在談到激勵技

10、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)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C 馬斯洛經(jīng)典需求理論。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

11、 B 解析COPQ是不增值的成本和質(zhì)量損失成本，包含預防成本+鑒定成本+故障成本（損失成本）等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B 解析節(jié)拍時間Takt是流程中單位時間內(nèi)生產(chǎn)出一個產(chǎn)品或部件的時間，在多工序中，節(jié)拍時間是最長的哪個工序時間。比如本題，由于各個工序（假定ABC三工序）均是同步生產(chǎn)，所以480分鐘內(nèi)，A工序輸出60個產(chǎn)品，B工序輸出48個產(chǎn)品，C工序輸出80個，能夠在480分鐘內(nèi)輸出的產(chǎn)品只有48個（B瓶頸工序）。22. 下述網(wǎng)絡圖中，關(guān)鍵路徑是？（時間單位：天）

12、 1 6 9 103 4 7 2 5 8 3 4 1 2 2 3 1 2 3 3 1 41 6 A. B. C. D. C 原圖無法貼出，僅作介紹，關(guān)鍵路徑是路徑時間最長的那條線。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(chǎn)品，由 3個測量員對每件產(chǎn)品重復測量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 B，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

13、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)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1.62 B.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 0.5 D.相關(guān)系數(shù)為 0.5，回歸系數(shù)為 0.5 A 相關(guān)系數(shù)是變量間的關(guān)系，不隨計量單位的變化而變化，依舊是0.9，公示中的系數(shù)是回歸系數(shù)，

14、將換算公式帶入回歸方程，可得Y=0.9*(9/5)X+b, 可見回歸系數(shù)大于1，故A。25. 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。為了檢測此時的生產(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。B 解析，因為

15、中位數(shù)是2.3，所以大于和小于2.3的應該相同，所以400個二極管應該有200個大于2.3。對于每一次抽檢，因為測量結(jié)果不對其他測量結(jié)果產(chǎn)生影響，并且每次度數(shù)只有大于或小于2.3V兩種可能，檢驗了400次。這是一個典型的二項式分布，并且概率p=0.5，n=400.依據(jù)二項式分布函數(shù)，E=np=200，=根號np（1-p）=根號400*0.25=10.故此分布式均值200，標準差10的二項式分布（近似正態(tài)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

16、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）D 財富分配只能用中位數(shù)，因為受兩極極限數(shù)據(jù)影響太大。國家統(tǒng)計局的人因為基本都是“統(tǒng)計學學文盲”，所以采用平均數(shù)，讓國民收入“被增長”。27. 在起重設備廠中, 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(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

17、 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 A 解析Cp=1.33說明過程潛在能力尚可，但是過程能力指數(shù)Cpk=1.00 說明不足。根據(jù)Cp和Cpk的計算公式可知，樣本均值=基準值的時候，Cp=Cpk，當 偏離基準值的時候Cpk<Cp. 依據(jù)公式3=13-均值， 6*1.33=2，所以，13-均值=3=1/1.33=0.75，所以均值=12.25（或11.75），即偏離目標值0.2528.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

18、7 2 ，則其樣本均值 X近似為 A. 50 B. 54 C. 62 D. 64 B 解析第二組和第三組的數(shù)據(jù)多，所以X近似值應該在 5060之間，只有B。也可以根據(jù)樣本分組估算公式計算。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。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。 B 泊松分布的特性是均值=方差，而且n個泊松分布相加依舊是柏松分布，一分鐘的泊松分布可看成2個半分鐘泊松分布的相加。30.

19、 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. 1/3 B. 1/6 C. 1/7 D. 2/7 解析a=2b，b=2c，則，a=4c，則，a b c分別為4c 2c c，所以a占4/7,b占2/7，c占1/7. 隨機抽取b，概率為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 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

20、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B 解析，發(fā)放5000分只收回1/5，此值估計偏高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 Smirnov”3種方法，但卻得到了 3種不同結(jié)論: “Anderson-Darling”檢驗 p-value<0.005因而判數(shù)據(jù)“非正態(tài)”， “Ryan-Joiner（Similar toS

21、hapiro-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。 C 解析，只要一種檢測證明非正態(tài)，即非正態(tài)。33. 已知

22、化纖布每匹長 100米，每匹布內(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 C 解析泊松分布具有可加性，泊松分布的均值和方差相等。由100米變成4米，可看成100米是由25個4米組成的泊松分布。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

23、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。 C 解析指數(shù)分布均值等于標準偏差。指數(shù)分布不具備可加性，均值不會改變，標準偏差也不會改變。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 C 解析這是典型的二項式分布（概率已知，每次收取不對其他抽取產(chǎn)生影響，每次結(jié)果只有成功失敗兩種可能），則原題的概率是抽到0個不良和1個不良概率，C320* 0.

24、010*0.9932+C321*0.011*0.9931=0.959.36. 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。 A 解析天平存在10g的偏倚，偏倚可以通過校準消除。P/T=5.15/30<30%，說明此天平的GR&R還行

25、。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(jié)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(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。B 解析再現(xiàn)性是再次測定的情況下發(fā)生的誤差，由于人不變，而每次都對設備進行設定，已經(jīng)有了一個變化，所以B。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

26、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 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 B 解析P/T是5.15/=5.15*0.2/6=1/6,大于10% 小于30%。所以勉強合格。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

27、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&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 C 解析根據(jù)P/TV比，GR&R/t=5/8>30%，所以測量系統(tǒng)不合格40. 對于正態(tài)分布的過程,有關(guān) Cp、Cpk和缺陷率的說法，正確的是： A.根據(jù)Cp 不能估計缺陷率, 根據(jù) C pk才能估計缺陷率 B.根據(jù)Cp 和C pk才能估計缺陷率 C.缺陷率與Cp 和C pk無關(guān) D.以

28、上說法都不對 B 解析有計算公式可知，僅靠Cpk只能得出缺陷的范圍，聯(lián)合Cp才能估算缺陷率。這也是為何常用Z值代替Cpk的原因。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) Cp =1.65， C pk=0.92。這時，應該對生產(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。B Cp是流程能力，Cpk是能力指數(shù)，Cp反映的是整個流程標準差占據(jù)容差的比例，反映的是過程能力；而Cpk反映的還包

29、含了過程均值距離目標值的偏差。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。D 解析這是符號檢驗二項式分布的典型例子，在樣本數(shù)量大于30的時候可以近似為正態(tài)分布。其中均值是np=50，方差是np(1-p)=25（所以=5），所以D43. 某生產(chǎn)線有三道彼此獨立

30、的工序，三道工序的合格率分別為：95%，90%，98%。 如下圖所示： P=95% P=90% P=98% 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% C 解析此題是累計直通率的概念，三個合格率累積（連乘）=C44. 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 D 解析不能確定分布類型，但是本題前提“一般意義上”，也就是說不考慮特殊情況，分布

31、多半會呈現(xiàn)對稱分布，即A（當然這只是出題者一廂情愿的說法），故原題答案為A。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，則該樣本均值準差近似為： A. 0.4 B. 0.5 C. 1.4 D. 1.5B 解析指數(shù)分布，均值=標準偏差，原分布中，均值=標準偏差=1/ =1/0.4=2.5，由于樣本量為25，根據(jù)中心極限定理，新分布的=原西格瑪?shù)母枺颖玖浚?2.5/5=0.546. 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:

32、 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B 解析，測量的是每個病人吃藥前后的血壓，因此數(shù)據(jù)配對，因此用配對T檢驗，即B47. 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 A 解析考慮的是變異性，即考察，數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，可以用F檢驗和ANOVA檢驗，本題選用A48. 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

33、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 B 解析原理同46題，是典型的配對數(shù)據(jù)，用配對T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

34、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(jié)果。 Test for Equal Variances for strength F-Test 0.181 Test Statistic 2.80 P-Value 0.188 Levene's Test Test Statistic 1.96 P-Value Two-sample T for strength_After vs strength_Before N Mean StDev SE Mean strength_After 10 531.45 9.84 3.1

35、 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.改進后平均抗拉強度有提高，但抗拉強度的波動未變。 C.改進后

36、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。B 解析，原圖無法貼出，發(fā)生了亂碼，但是可以從P看出。根據(jù)雙樣本T檢驗，強度的確有所提高（p<0.05，采用對立假設）。采用等方差檢驗，波動（方差）的P值>0.05無差異。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（ ANOVA）后，得到結(jié)果如下所顯示。 One-way ANOVA: product versus Catalyst Source DF SS MS F P Catalyst 2 70.11 35.06

37、11.23 0.001 Error 15 46.83 3.12 Total 17 116.94 S = 1.767 R-Sq = 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% Cataly

38、st = A subtracted from: Catalyst Lower Center Upper B -7.481 -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

39、 = 88.31% Catalyst = A subtracted from: Catalyst Lower Center Upper B -7.008 -4.833 -2.659 C -4.674 -2.500 -0.326 Catalyst = B subtracted from:（從C中減去B得：） Catalyst Lower Center Upper C 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：

40、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。B 解析，對立假設具有優(yōu)先性，任何方法檢測出有差異既有差異，本題P<0.05說明有差異。

41、根據(jù)Fisher方法，A-B，A-C不包含零值，既有顯著差異；B-C不包含零值，所以有顯著差異。根據(jù)Turkey方法，A-B不包含零值，有差異，但是A-C，B-C均含有零值，無差異。一般意義上，在以上4個選項中只有D相對最合適。但是本題中有一個說明，即“希望兩兩比較時總的第 I類錯誤風險控制為 5%”，也就是說要盡量減少拒絕原假設的概率，“能過則過”。故本題要選用B，盡量承認原假設。【顯然這不是最好的選擇，有意將缺陷產(chǎn)品投向市場。增大二類錯誤的概率】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

42、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 C 解析，十片疊加均值變成十倍。根據(jù)方差可加性，得0.2*0.2*10=0.452. 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)的重復性（Repeatability）”和“測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性（Reproducibility

43、）”中，術(shù)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“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(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。B 解析，GR&R是一直存在的，這里的Reproducibility是指設定不同的初始值，導致的測量誤差。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：-3.5 B上須觸線終點為

44、：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 A 解析須點是廂式圖中兩根線的端點，一般不是最大最小值，但也肯定不會超過最大值最小值（C砍掉，BD砍掉）。也可以計算上須點=Q3+1.5（Q3-Q1）=4+1.5*3=8.5=7（超過最大值，采用最大值），下須點=Q1-1.5（Q3-Q1）=1-1.5*3=-3.554. 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

45、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)。為了分析電壓比變異產(chǎn)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（General LinearModel）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）

46、的模型，用全嵌套模型（Fully NestedANOVA）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。C 解析，數(shù)據(jù)排列為工人A對應十個繞線器，每個繞線器對應2個數(shù)據(jù)，屬于嵌套數(shù)據(jù)而不是交叉數(shù)據(jù)。故采用嵌套方差分析。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

47、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(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。 A（D）

48、ANOVA方法比T要高級，在可以用T的檢驗中，一般都可用ANOVA代替。雖然ANOVA誠如D所言，但是一旦判別P值存在顯出差異后，可以通過比較均值大小判斷單側(cè)問題。但是本題標準答案是D，估計是考慮到A選項中的說法過于絕對。實際應用中ANOVA可以替代T檢驗。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（

49、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（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 NestedANOVA）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- Cros

50、sed），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。C 解析，這組數(shù)據(jù)個格式是每個人對應5個機器，每個機器對應10個產(chǎn)品，屬于嵌套。因此選用Nested ANOVA分析。（原體有歧義，C答案是說3人每個人都隨機5臺機器，而不是隨即5臺機器，讓這個3個人使用。但是原題中“這5臺”另一種讀法是隨機了5臺機器，如果去掉“這”字會更好）57. 在選定 Y為響應變量后, 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)計分析的輸出中，找到了對各個

51、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)檢驗中，應該至少有 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。DANOVA表中的 P-VA

52、LUE=0.0021說明整個回歸模型效果不顯著，回歸根本無意義。C 解析P小于0.05說明回歸方程是顯著的，并且至少一個回歸系數(shù)顯著。但是不代表至少一個因子的回歸系數(shù)顯著，比如可能是X1X2乘積的回歸系數(shù)顯著（即交互作用顯著）。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(zhuǎn)化為正態(tài)分布。在確定變換方法時得到下圖： Lambda Lower?CL Upper?CL Lambda 0.221445 (using 95.0% confidence) Estimate 0.221445 Lower?CL 0.060195 Upper?CL 0.3969

53、62 Best Value Box-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)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。 B 介紹原圖無法貼出，僅作介紹，當數(shù)據(jù)不正態(tài)后要用BOX轉(zhuǎn)換，變成正態(tài)數(shù)據(jù)才能分析。轉(zhuǎn)換方式就是在所有的數(shù)做“Lambda”次方。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 70c

54、m。響應變量 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)應該是多少？ A. 40 B. 4 C. 0.4 D. 0.2C 解析代碼化之后，50=-1，70=1，即60=0。代碼中回歸系數(shù)是4，即A每變化1（10cm），A引起的Y變化4；那么那么未代碼的時候，A每變化1cm（原來的1/10），A引起的Y變化就是4/10=0.4。即A回歸系數(shù)0.460. 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)的判斷應該是這樣的： A由于樣本相關(guān)系數(shù)小于

55、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 C 解析相關(guān)系數(shù)的檢驗符合P（r>ra）=。這個函數(shù)是跟自由度（n-2）值有關(guān)的函數(shù)。自由度越大（樣本越大）滿足相關(guān)性所需要的相關(guān)系數(shù)就越小。61. 響應變量Y與兩個自變量（原始數(shù)據(jù)）X 1及X2建立的回歸方程為: y =2.2 + 30000x1 + 0.0003x2 由此方程可以得到結(jié)論是: A. X1對 Y的影響比 X 2對 Y的影響要顯著得多 B. X1對 Y的影響比 X 2對 Y的影響相同 C. X2對 Y的影響比