响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2

【名词&注释】

交互作用(interaction)、合格率(qualified rate)、方差分析、六西格玛(six sigma)、回归方程(regression equation)、不一致(inconsistency)、不合格(unqualified)、平均值(average)、显著性(significant)、原始数据(original data)

[单选题]响应变量Y与两个自变量（原始数据^{(original data)}）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.

A. X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多
B. X1对Y的影响比X2对Y的影响相同
C. X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多
D. 仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

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学习资料：

[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^{(unqualified)}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^{(unqualified)}样品
B. 至少10件合格，至少10件不合格^{(unqualified)}，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]在某快餐店中午营业期间内，每分钟顾客到来人数为平均值^(average)是8的泊松（Poisson）分布。若考虑每半分钟到来的顾客分布，则此分布近似为（）.

A. 平均值^(average)是8的泊松（Poisson）分布
B. 平均值^(average)是4的泊松（Poisson）分布
C. 平均值^(average)是2的泊松（Poisson）分布
D. 分布类型将改变。

[单选题]某供应商送来一批零件，批量很大，假定该批零件的不良率为1%，今从中随机抽取32件，若发现2个或2个以上的不良品就退货，问接受这批货的概率是多少？（）

A. 72.4%
B. 23.5%
C. 95.9%
D. 以上答案都不对

[单选题]某生产线有三道彼此独立的工序，三道工序的合格率分别为：95%，90%，98%。如下图所示：P=95%P=90%P=98%每道工序后有一检测点，可检出前道工序的缺陷，缺陷不可返修，问此时整条线的初检合格率是多少？（）

A. 90%
B. 98%
C. 83.79%
D. 83%

[单选题]强力变压器公司的每个工人都操作自己的15台绕线器生产同种规格的小型变压器。原定的变压之电压比为2.50，但实际上的电压比总有些误差。为了分析究竟是什么原因导致电压比变异过大，让3个工人，每人都操作自己任意选定的10台绕线器各生产1台变压器，对每台变压器都测量了2次电压比数值，这样就得到了共60个数据。为了分析电压比变异产生的原因，应该（）.

A. 将工人及绕线器作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析（Two-WayANOVA.，分别计算出两个因子的显著性^{(significant)}，并根据其显著性^{(significant)}所显示的P值对变异原因作出判断。
B. 将工人及绕线器作为两个因子，按两个因子交叉（CrosseD.的模型，用一般线性（GeneralLinearModel）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
C. 将工人及绕线器作为两个因子，按两个因子嵌套（NesteD.的模型，用全嵌套模型（FullyNestedANOVA.计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。
D. 根据传统的测量系统分析方法（GageRRStudy-CrosseD.，直接计算出工人及绕线器两个因子方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。

[单选题]六西格玛团队在研究过程改进时，大家共同确认要考虑8个因子。经费的限制使得试验总次数应尽可能地少，但仍希望不要使主效应与二阶交互作用相混杂。除了应安排4个中心点外，对于还该进行多少次试验，大家意见不一致。参考有关表格，你赞成下列哪个人的意见？（）

A. 32次。
B. 16次。
C. 12次（Plackett-Burman设计）。
D. 8次。

[单选题]小李计算在受控状态下流程的Cp和Cpk：Cp=3.20andCpk=3.15．一个月后小李重新计算的结果为：Cp=3.20andCpk=0.67.小李应该：（）

A. 什么都不做
B. 尽量使流程居中但不增加波动
C. 尽量减少波动
D. 寻找特殊原因产生的波动

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