一个过程由三个工作步骤构成（如图所示），每个步骤相互独立，每

【名词&注释】

回归系数(regression coefficient)、显著性检验(significance test)、六西格玛(six sigma)、不合格(unqualified)、正态分布检验(normal distribution test)、低水平(low level)、历史上(history)、少数服从多数原则(the principle of minority obeying the m ...)、回归方程。、有说服力(forcibility)

[单选题]一个过程由三个工作步骤构成（如图所示），每个步骤相互独立，每个步骤的一次合格率FTY分别是：FTY1=99%；FTY2=97%；FTY3=96%。则整个过程的流通合格率为（）.

A. 92.2%
B. 99%
C. 96%
D. 97.3%

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[单选题]对于离散型数据的测量系统分析，通常应提供至少30件产品，由3个测量员对每件产品重复测量2次，记录其合格与不合格数目。对于30件产品的正确选择方法应该是（）.

A. 依据实际生产的不良率，选择成比例的合格及不合格样品
B. 至少10件合格，至少10件不合格，这与实际生产状态无关
C. 可以随意设定比率，因为此比率与测量系统是否合格是无关的
D. 以上都不对

[单选题]对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了“Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法，但却得到了3种不同结论：“Anderson-Darling”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value>0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是（）.

A. 按少数服从多数原则^{(the principle of minority obeying the m)}，判数据“正态”。
B. 任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。
C. 检验中的原则总是“拒绝是有说服力^{(forcibility)}的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。
D. 此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。

[单选题]为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题，在经过2水平的4个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为70cm。响应变量Y为延伸量（单位为cm）。在代码化后的回归方程中，A因子的回归系数是4。问，换算为原始变量（未代码化前）的方程时，此回归系数应该是多少？（）

A. 40
B. 4
C. 0.4
D. 0.2

[单选题]六西格玛团队分析了历史上^(history)本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.

A. 结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等
B. 进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型
C. 进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间
D. 进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

[单选题]下列哪项设计是适合作为改进阶段开始的筛选实验（Screening Experiment）（）.

A. 8因子的全因子实验
B. 8因子的部分因子实验
C. 中心复合设计（CCD.
D. Box-Behnken设计

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