六西格玛绿带培训考试试题

1、第5 页共 12 页上海朱兰质量研究院六西格玛绿带培训考试试题姓名:公司/部门:单项选择：1. 六西格玛改进的五个阶段 D、M、A、I、C中的 D 表示。a Do实施b Define 界定c Design 设计d Defect 缺陷2. 在最初的团队会议上，团队应该： a建立基本的规则和讨论成员的责任 b在项目的目标、范围、计划和时间表上达成一致意见 c确定可行的会议时间和地点 d以上都对3. 某零件有 2 个关键特性，经检验在 500 个产品中有 25 个产品存在缺陷，其中，有 20 个产品 经返修消除了缺陷，则该生产过程的 RTY 是：a 95%b 90%c 99%d 97.5%a平均值5

2、. 在 Kano 不满意指的是下面哪一种质量？ a魅力质量 c线形质量6.通常我们所说六西格玛质量水平对应 相对目标值 偏移。a没有c有 +1.5 7.六西格玛管理的核心特征是 a最高顾客满意度 c最低资源成本4. 在统计学中， 主要描述一正态概率分布的 。b分布情况c离散程度d 集中程度狩野）模型中，当质量特性不充足时，顾客很不满意；当充足时，顾客充其量不会b当然质量d一元质量3.4ppm 缺陷率是考虑了过程输出质量特性的分布中心b有 +1.5 或 1.5 b3.4PPM d经济性d有 -1.5 8.SIPOC 过程图代表供方、输入、过程、输出、顾客，其中P 一般包含个子步骤？b16-20d

3、8-15b因果分析 d矩阵分析a21-40c5-79. 选择团队成员时应采用的方法是：a流程分析c项目相关方分析10. 一个项目特许书不包含 a问题 / 目标陈述b项目范围c解决问题的方案d项目进度11. 一个稳定的过程，标准差为 100 。这个过程中 n=25 的样本均值的标准差是 a 20b 4c 100d以上都不对12. 测量系统的精密度和准确度意思： a相同b相反c分别代表精确性和可追溯性d分别代表一致性和正确性13. 对同一工序的四台设备进行过程能力研究，得到如下数据：设备号均值 X过程波动 ( )#16002.5#26051.0#35981.5#45951.5假定规格要求是 600

4、±10mm且可得到稳定的平均值，那么最好的设备是a设备 # 1b设备 # 2c设备 # 3d设备 # 414. 正态均值的 90% 的置信区间是从 13.8067 至 18.1933 。这个意思是： a总体中所有样本值的 90% 落在 13.867 至 13.1933 b总体中所有值的 90% 落在 13.8067 至 18.1933 c均值落在 13.8067 至 18.1933 区间的概率是 90% d置信区间变差均值的概率为 90%15. 项目界定和测量时，需要确定缺陷机会和 DPMO 及西格玛水平，统计了其过程输出，有 4 个特性都可能出现缺陷，在抽样 10000 件产品中，

5、特性 缺陷数为 15，特性 缺陷数为 10，特性 缺陷数为 8。特性 缺陷为 3，该项目过程的缺陷机会、 DPMO、西格玛水平应 为。a4，360 ，4.9 b 1 ， 3600 ，4.2 c4，900，4.625d1，1100 ，4.5516. 在六西格玛改进 DMAIC 过程中，确定当前水平 (基线 )是阶段的活动要点。a界定b测量c分析d控制17. 加工某一零件，需经过三道工序，已知第一、二、三道工序的不合格品率分别是2% ，3% ，5% ，且各道工序互不影响，则流通合格品率 RTY= 。a 0.969b 0.097c 0.903d 0.69918. 由多个操作者采用一种量具，多次测量同

6、一零件的同一特性时所获得的测量值不同，是由 于。a测量系统的 R&Rb量具的重复性c测量人员的再现性d计量基准偏差19. 在做测量系统分析时，以下哪种做法应当避免a只选择两名操作者参加测量数据b只选择了 5 个零件作为测量对象 c测量时采用盲测的d样品经过了挑选，并且只选择接近规范中心的零件20. 某工序使用两台设备同时加工， A 设备平均缺陷率 110 PPM ，B设备平均缺陷率 100 PPM， 正确意见是：b B设备的缺陷率明显比 A 低 d两台设备不可相比aB 设备的缺陷率与 A 无显著差别 c应结合 A、B 缺陷率波动进行统计对比21. 如对上题做假设检验，最合理的选择是aH

7、o：B与 A的缺陷率不相等，H1：B 的缺陷率比A低bHo：B与 A的缺陷率相等，H1：B 的缺陷率与A 不相等cHo：B与 A的缺陷率不相等，H1：B与 A 的缺陷率相等d.Ho ：B与A 的缺陷率相等，H1：B 的缺陷率比A低22.FMEA的作用是a预防缺陷b持续改进c降低成本考虑频度（ O）23. 在做 FMEA 时， a基本相同d 以上都是与探测度（ D）之间的关系应是b完全相同d相互独立c因果关系24. FMEA分析发现 RPN=200 ，其中 S=9 ，为了降低 S值，应当采取的措施是a修改设计b重新评价c提高检测能力d 分析原因25. 在方差分析表中用于显著性检验的是a Z 检验

8、b t 检验c F 检验d2 检验26. 为了考察某产品经化学处理前后的含脂率的波动是否有变化，你可以选用以下哪种假设检 验的方法？a 2-Sample Tb Paired tc. 1- Sample Td2 Variances27. 为了保持产品质量的持续稳定，应该针对哪些过程建立控制用控制图a偶发质量问题的关键过程c过程能力很差 Cpk 0.528. 分析阶段常用的工具和技术有 a劣质成本分析 c方差分析29. 改进阶段常用的工具和技术有a试验设计c方差分析30. 控制阶段常用的工具和技术有 a回归分析b 控制图b过程能力很强 Cpk 2d所有生产过程b控制图 d过程改进c31. 含有 n

9、 个观测值的样，其均值大于零。其中有一 观测值从样本中删去，问以下哪一条属实？ a均值和标准差都有变化 c均值不变，标准差增大32. 要研究 X 和 Y 的关系应采用什么图形进行分析b质量功能展开d过程改进假设检验d试验设计个观测值恰好等于样本的均值，如果把该b均值和标准差都保持不变d均值不变，标准差减小A. 1B. 2C. 3D. 433. 要研究指标随时间的变化 ,应采用哪种图形工具A. 1B. 2C. 3D. 434. 要想通过柱状条显示一个单一特征变化的图形 工具是：A. 1 B. 2C. 3D. 443在 Transpose the following columns 文本框中输入：

10、35. 要想针对以上数据进行行列转换，不正确的操作是：A. “Newspaper-Quarter ” B. “ Daily-Quarter ” C. “ Daily Sunday Month Quarter36. MINITAB 软件操作时，要想导入 Excel 文件中的数据，可使用以下命令：A. 1B. 2 C. 3 或 4D. 1 或 2 E. 2 或 3第7 页共 12 页37. MINITAB 软件操作时要想打开一个 Worksheet 表格，可使用以下命令：A. 1B. 2C. 3D. 438. 我们收集了 100 个罐头的重量数据,采用 MINITAB 软件进行处理 ,请问重量标准

11、差是Descriptive Statistics: weightVariableN N*MeanSE MeanStDevVariance Minimum Q1Medianweight100 0344.790.4374.3719.10 332.00 342.00345.00VariableQ3MaximumRangeweight348.00356.0024.00A. 344.79B.4.37 C19.10D. 24E. 0.43739. 通过 MINITAB 软件的处理计算出了人的脉搏的分布状况 , 请问脉搏标准差 95% 的置信区间 ?Summa ry f or P u l s e1Ander

12、son-Darling Normality TestA-SquaredP-Value0.980.013Mean72.870StDev11.009Variance121.192Skewness0.397389Kurtosis-0.442443N92Minimum48.0001st Quartile64.000Median71.0003rd Quartile80.000Maximum100.00095% Confidence Interval for Mean70.59075.14995% Confidence Interval for Median68.00074.00095% Confiden

13、ce Interval for StDev9.61512.878121.192121.192 ,请问应按哪个按钮：A 9.61512.878B 6874C 70.5975.149D 72.87040. 脉搏均值 95% 的置信区间是多少 ?A 9.61512.878B 6874C 70.5975.149D 72.8701241. 如果要将 MINITAB 得到的图片放在 MINITAB 项目文件中进行管理A. 1 B. 2 C. 3 D. 442. 用 minitab 计算正态分布的概率时，已知分位数求累积概率应当选择1A. 1B. 2 C. 343.用 Minitab计算正态分布的概率时，已

14、知累积概率求分位数应当选择A. 1B. 2C. 344.用 Minitab计算正态分布的概率时，已知 x 求概率密度函数应当选择A. 1B. 2C. 345.已知 XN(10 ，22) ，概率 P(6<X<14) 为多少？A. 1-2 (2)B. 2 (-21)C. 2u2-1D.1-2u 246. 从计算机计算标准正态分布分位数的输出结果中,可知标准正态分布 0.95 分位数是 :Inverse Cumulative Distribution FunctionP( X <= x )x0.91.28155P( X <= x )x0.951.64485P( X <=

15、 x )x0.1-1.28155P( X <= x )x0.05-1.64485A. -1.6448B. -1.28155 C. 1.6448 D. 1.28155，画出正态47. 从牌号 220V60W 的灯泡中随机抽取 50 个，测定其消耗的电力（单位：瓦特） 概率图如下，请在 95% 置信水平下判定数据是否服从正态分布？Probability Plot of powerNormal - 95% CI99Mean62.84StDev0.8094N50AD0.646P-Value 0.087power9590第 11 页 共 12 页A. 不服从正态分布 B. 服从正态分布 C. 无法

16、拒绝其服从正态分布 D. 无法判断从某绢毛厂随机抽取 10 个某种烧毛绢线样本的强力数据处理结果如下（单位：克）Summary for strengthAnderson-Darling Normality TestA-SquaredP-Value0.600.084Mean224.50StDev26.75Variance715.61Skewness-0.790771Kurtosis0.493635N10Minimum176.001st Quartile212.25Median229.503rd Quartile240.00Maximum265.0095% Confidence Interval

17、for Mean205.36243.6495% Confidence Interval for Median208.65240.0095% Confidence Interval for StDev18.4048.8448. 该样本的标准差是多少？D. 229.5A. 26.75 B. 27.5 C. 715.6149. 该样本的中位数是多少？A. 224.5B. 26.75 C. 715.61 D. 229.550. 该厂该种烧毛绢线的标准差为多少？A. 26.75B. 27.5C. 27.6D. 229.551. 若规格要求为 235 40 ，其潜在的过程能力指数 Cp 为 。A. 0.5

18、B. 0.485C. 0.483D. 229.5对某产品一项关键质量特性的测量系统进行重复性与再现性分析，结果如下：52. 测量系统可以接受吗 ?A. 可接受 B. 不可接受 C. 无法判断53. 您依据什么得到此结论？A. R&R 值 B. 分辨率 C. 极差控制图 D. A 或 B54. 影响 R&R 的主要原因是A. 重复性 B. 再现性 C. 一致性 D. 差异性 养牛场为了估算牛的体重，摸索牛身高H、体长 L、肚围 C与体重 W 的关系，抽 14 头牛进行了测量，回归分析结果如下：Regression Analysis: W versus L, C, hThe reg

19、ression equation isW= 49 + 0.433 L + 0.501 C + 0.899 hPredictorCoefSE CoefTPConstant48.7119.30.410.692L0.43310.14233.040.012C0.50050.15993.130.011H0.89940.90750.990.345S = 2.21593R-Sq= 98.7%R-Sq(adj) = 98.3%Analysis of VarianceSourceDFSSMS F PRegression33628.61209.5 246.32 0.000Residual Error1049.14

20、.9Total133677.755. 可以认为牛肚围 C 与体重 W 有关吗？A. 无关 B. 有关 C. 无法判断56. 可以认为牛身高 H 与体重 W 有关吗？Main Effects Plot for Weight菊花生长重量主效应图A. 无关B. 有关C. 无法判断57. 可以认为牛体长 L 与体重 W 有关吗？A. 无关B. 有关C. 无法判断58. 按照上述数据请判断回归方程有效性？A. 回归方程有效 B. 回归方程有效，但因方程中存在不显著因子方程还可优化 C. 因方程中存在不显著因子，回归方程无效Predicted Values for New ObservationsNewO

21、bs Fit SE Fit 95% CI95% PI1 367.691 1.495 (364.400, 370.983)(361.810, 373.572)Values of Predictors for New ObservationsNewObs L C1 180 24059. 按照牛体长、肚围与牛体重建立的回归方程，我们可以求出当牛的体长为 180cm ，肚围为 240cm 时，我们有 95% 的把握认为牛的体重应当在 。A. 367.691 B. 180 240 C. 364.400, 370.983 D. 361.810, 373.572One-way ANOVA: Durabili

22、ty versus CarpetSourceDFSSMSFPCarpet3146.448.83.580.047Error12163.513.6Total15309.9S = 3.691R-Sq = 47.24%R-Sq(adj) = 34.05%Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevelNMeanStDev -+1414.4833.157(*)249.7353.566 (-*)3412.8081.506(*)4418.1155.435(*)10.0 15.0 20.0 25.0 Pooled StDev = 3.691请根据以上

23、针对不同地毯耐磨性的单因子方差分析案例做出判断：60. 在 =0.05 水平上不同地毯之间是否存在显著性差异？ A. 存在差异 B. 不存在差异 C. 无法判断61. 本次方差分析一共评估了 种不同的地毯？A. 3B. 4C. 12d 1562. 每种地毯共取了多少个样本量？A. 3B. 4C. 12d 15量重均平(thgieWfonae3.3)1 2 3 4 5 6 1234请根据以上不同品种 (Variety) 的菊花在不同区域 (Field) 生长重量 (Weight) 情况主效应图做出判断：63. 不同品种的菊花生长重量之间是否存

24、在显著性差异？A. 存在明显差异B. 差异不明显C. 无法判断64. 在不同区域生长的菊花重量之间是否存在显著性差异？A. 存在明显差异B. 差异不明显C. 无法判断Polynomial Regression Analysis: EnergyConsumption versus MachineSettingThe regression equation isEnergyConsumption = 128.8 - 13.11 MachineSetting + 0.3289 MachineSetting*2S = 6.00002 R-Sq = 79.3%R-Sq(adj) = 73.4%Analy

25、sis of VarianceSourceDFSSMS F PRegression2963.81481.904 13.39 0.004Error7252.0036.000Total91215.81Sequential Analysis of VarianceSourceDFSSFPLinear128.5000.190.673Quadratic1935.30825.980.001请根据以上回归方程案例做出判断：65. 在 =0.05 水平上回归方程是否显著？A. 显著 B. 不显著 C. 无法判断66. 在 =0.05 水平上，一次方程是否显著？A. 显著B. 不显著C. 无法判断67. 在 =0.05 水平上，二次方程是否显著？A. 显著B. 不显著C. 无法判断第 13 页 共 12 页Process Capability