六西格瑪試卷全套

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一、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

2、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

3、準確率較低，依靠檢驗是不能保證質(zhì)量的。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(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

4、 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(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(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

5、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. 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（Pareto） B. 實驗設(shè)計 C. QFD D. 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

6、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(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 C

7、harter)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，

8、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

9、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

10、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0.9C. 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0.525. 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

11、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?？梢詳嘌裕篈. 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（Mean）B 去掉一個最高值，去掉一

12、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 （65，7

13、5頻數(shù) 3 8 7 2則其樣本均值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. 1/3 B. 1/6 C. 1/7 D. 2/731. 為調(diào)查呼吸阻塞癥在中國發(fā)病率，發(fā)了

14、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(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 Smirn

15、ov”3 種方法，但卻得到了3種不同結(jié)論:“Anderson-Darling”檢驗p-value0.005 因而判數(shù)據(jù)“非正態(tài)”， “Ryan-Joiner（Similar toShapiro-Wilk）” 檢驗p-value0.10 以及“Kolmogorov Smirnov” 檢驗p-value0.15 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

16、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

17、 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。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），

18、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. 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

19、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.

20、 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(RR%)來說是完全合格的B. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(RR%)來說是勉強合格的C. 本測量系統(tǒng)從精確度/過程波動比(RR%)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(RR%), 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)D. 以上說法都不對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.

21、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1

22、0 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，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=準差近似為：

23、A. 0.4 B. 0.5 C. 1.4 D. 1.5 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(yīng)采用: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-Whitn

24、ey 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

25、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(jié)果。Test for Equal Variances for strengthF-Test0.181Test Statistic 1.96P-Value 0.188Levene's TestTest Statistic 1.96P-ValueTwo-sample T for strength_After vs strength_BeforeN Mean StDev SE Meanstrength_A

26、fter 10 531.45 9.84 3.1strength_Before 8 522.44 5.88 2.1Difference = mu (strength_After) - mu (strength_Before)Estimate 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

27、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（ANOVA）后，得到結(jié)果如下所顯示。One-way ANOVA: product versus CatalystSource DF SS MS F PCatalyst 2 70.11 35.06 11.23 0.001Error 15 46.83 3.12Total 17 116.94S = 1.767 R-Sq = 59.95% R-Sq(adj) = 54

28、.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 -7.481 -4.833 -2.186C -5.147 -2.500 0.147Ca

29、talyst = 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 -7.008 -4.833 -2.659C -4.674 -2.500 -0

30、.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 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

31、 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0.2 B. 均值 20mm；方差0.04C. 均值 20mm；方差0.4 D. 均值 20mm；方差452. M 車間負責測量機柜的

32、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. 在不同時間周期內(nèi)，用此測電阻儀測量同

33、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 臺繞線器各生產(chǎn)1 臺變壓器，

34、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 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（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（FullyNested ANO

35、VA）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（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

36、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(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

37、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 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 Nest

38、edANOVA）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(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(yīng)該至少有

39、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-VALUE=0.0021 說明整個回歸模型效果不顯著，回歸根本無意義。58. 已知一組壽

40、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：LambdaLower?CL Upper?CLLimitLambda0.(using 95.0% confidence)Estimate 0.Lower?CL 0.Upper?CL 0.Best 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)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

41、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. 40 B. 4 C. 0.4 D. 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：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

42、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: y = 2.2+30000×1+0.0003×2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)

43、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ANOVA、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)

44、束回歸分析，將選定的回歸方程用于預(yù)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 = 30X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. (23,35) B. (24,36) C. (20,38) D. (21,39)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(shè)計，而且工程師根據(jù)工程經(jīng)驗判定AB、B

45、C、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，下列生成元可行的是:A. E=ABD， F=ABC B. E=BCD， F=ABCC. E=ABC， F=ABD D. 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（CCD） D. 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

46、點的試驗。分析試驗結(jié)果，用MINITAB軟件計算，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 0.0002-Way Interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369Residual Error 8 0.71361 0.71361 0.08920Curvature 1 0.02

47、558 0.02558 0.02558 0.26 0.626Lack 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. 0.08920 B. 0.14170 C. 0.71361 D. 0.2834068. 下列哪種響應(yīng)曲面設(shè)計肯定不具有旋轉(zhuǎn)性（Rotatability）A. CCD（中

48、心復(fù)合設(shè)計，Central Composite Design）B. CCI（中心復(fù)合有界設(shè)計，Central Composite Inscribed Design）C. CCF（中心復(fù)合表面設(shè)計，Central Composite Face-Centered Design）D. BB （BB 設(shè)計，Box-Behnken Design）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(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

49、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 3 B

50、4 C 5 D 671. 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，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。

51、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)

52、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74. 光潔磁磚廠在20 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 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

53、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。Index Mean12 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 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

54、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 B. np C. c D. p78. 在研究完改進措施后，決定進行試生產(chǎn)。試生產(chǎn)半月后，采集了