一个2×2试验,试验结果如下,那么温度的主效应是多少?()
A.40
B.50
C.90
D.45
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A.响应曲面设计
B.部分因子试验设计
C.Plackett-Burman设计
D.全因子试验设计
下图是两个零件安装示意图,L1是零件1的长度,L2是零件2的长度。根据加工质量统计,假定已知L1服从正态分布N(10,0.42),L2服从正态分布N(8,0.32)(单位:mm),设计工程师关注的是L的长度,L=L1-L2,为了设计L的公差,需要了解其分布和参数。对于L的分布,以下正确的是:()
A.L服从正态分布N(2,0.72)
B.L服从正态分布N(2,0.12)
C.L服从正态分布N(2,0.262)
D.L服从正态分布N(2,0.52)
为了将橡胶轮胎的硬度达到理想的目标值67.5,需要对其主要的三种组成成份二氧化硅、硅烷和硫磺的比例进行优化设定,现已通过响应曲面方法找到三种优化方案,都已经非常接近目标值,但是从产品质量稳定性的角度来考虑,最佳的优化方案应当是:()
A.第一种优化方案
B.第二种优化方案
C.第三种优化方案
D.三种优化方案差不多,任选其一均可
A.CCC设计(中心复合序贯设计)
B.CCI设计(中心复合有界设计)
C.CCF设计(中心复合表面设计)
D.BB设计(Box-Behnken设计)
为了提高产品纯度(Purity),考查了压力(Press)和温度(Temp)两个因子。在22+3试验后得到下列数值结果。问:下一步该采取什么行动?()
A.由于ANOVA表中主效应项的P值=0.181,说明整个模型不显著,可能漏掉了重要因子,要重新考虑因子的选择,另行安排因子试验
B.这里总试验点数太少,不足以说明任何问题,要增加重复试验的次数,以获得更准确的分析结果
C.由于ANOVA表中弯曲项显著,说明仅拟合线性项已不够,应增加轴上的星号点,组成响应曲面设计以拟合二次方程
D.因子效应中,温度影响不显著(P值=0.536),应将温度这个因子删掉,保留压力这个因子(按显著水平0.10考虑,它是显著的),重新进行计算
在3因子的全因子试验中,考查压力(Press)、时间(Time)和温度(Temp),响应变量是强度(strength)。在进行结果分析时,看到输出的分析结果如下表(各因子均为代码化后的数据),问下列哪个结论是正确的?()
A.时间(Time)项的回归系数比压力(Press)项的回归系数绝对值大,所以时间比压力对于强度的影响要大。
B.时间(Time)项和压力(Press)项量纲不同,变化范围也不同,回归系数间无法比较大小,不能断定哪个影响更大。
C.压力(Press)项相应的P值为0.006,时间(Time)项相应的P值为0.003,所以压力比时间对于强度的影响要大。
D.上述结果都不对。
在农田试验中,考虑两个因子:浇水量A和施肥量B。A有两水平:水少、水多;B有两水平:肥少、肥多。以产量Y(单位:公斤)为响应变量,由试验得到如下数据:
水少 | 水多 | |
肥少 | 300 | 320 |
肥多 | 340 | 390 |
则交互作用 A*B 的效应为:()
A.10
B.15
C.30
D.7.5
A.精益生产以消除浪费为核心,通过尽量减少库存来暴露问题,找到根本原因解决问题
B.价值流分析中提到“业务过程中消耗了资源而不增值的活动叫做浪费”,在企业某过程为了防止不良产品流入市场而安排了检验工位,这为企业创造了价值,因此不叫做浪费
C.精益要求各个活动都流动起来,强调的是不间断的“流动”,因此需要保持一定量的在制品库存
D.看板拉动的原则是保证后工序所需要的零部件,因此前工序应稍微多准备材料,以保证供给
A.将工人及车床作为两个因子,进行两种方式分组的方差分析(Two-Way ANOVA),分别计算出两个因子的显著性,并根据其显著性所显示的P值对变异原因做出判断
B.将工人及车床作为两个因子,按两个因子交叉(Crossed)的模型,用一般线性模型(General Linear Model)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做出判断
C.将工人及车床作为两个因子,按两个因子嵌套(Nested)的模型,用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)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做出判断
D.将工人、车床及立轴作为3个因子,按三因子先交叉(Crossed)后嵌套(Nested)结构,用一般线性模型(General Linear Model)计算出三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做出判断
A.直接做方差分析
B.直接做中位数检验,如Mood’sMedian检验
C.采用克鲁斯卡尔-沃利斯(Kruskal-Wallis)检验
D.进行F检验
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