6Sigma考试试卷(含答案)

黑带认证考试试卷PAGEPAGE2单项选择题，每题1分，总分30。1、下面选项中不是连续型数据的是（D）A总部大楼的总高度B全体员工的平均身高C产品的库存时间D产品的不良个数 2、下列对σ水平的描述，错误的是（B）Aσ水平越高，工程能力越好Bσ水平越低，制造成本越少C过程分布越小，σ水平越高D失误多的工作σ水平会变低3、以下的两个样本，他们有相同的（C）a、134510251095A均值和中值B众数和均值C中值D均值4、某一过程的Ppk为1.5，那么长期Z值为（A）A4.5B3C1.5D0.55、以下哪个图说明了测量系统的精密性好，但准确性不好（B）A图1B图2C图3D图4图1图2图3图46、Cp和Cpk的关系，以下哪个表述正确（B）ACp≤CpkBCp≥CpkCCpk<CpDCpk>Cp7、外观检，一个产品有7个可能的缺陷机会，现检查999个产品，发现有8个不良品，总共有21个缺陷数，则DPMO为（B）A999B3003C6250D240008、做出接受H0的决定，则可能的风险是（B）Aα风险Bβ风险C一类风险D无风险9、下列中哪个不是原假设（或零假设）的陈述？（D）A产品的功率输出数据是正态分布的B零星客户出货时间平均为7天C年龄与被公司雇佣与否没有任何影响DA线某关键质量特性的散布与B线某关键质量特性的散布不一致10、某车间现在四条生产线同时生产同一个型号的产品，你需要判断四条生产线的产品某一相同的质量特性有无差别，现在从每条生产线随机收集20个产品，并且已经测量好了它们的功率数据，请问你选用哪种假设检验的方法来判断是否存在差异？（C）A1-SampleTtestB2-SampleTtestCANOVADChi-squaretest11、根据以下计算结果，你的结论是？（B）A拒绝零假设B不能拒绝零假设C两个总体的均值有显著差异D两个总体的标准差有显著差异SessionWindowSessionWindowTwo-SampleT-TestandCI：Energy，DamperTwo-SampleTforEnergyDamperNMeanStDevSEMean1409.913.020.4815010.142.770.39Difference=mu(1)–mu(2)Estimatefordifference：-0.23590%CIfordifference：（-1.263,0.792）T-testofdifference=0(vsnot=)：T-Value=-0.38P-Value=0.704DF=8012、以下哪一种检验方法不是针对总体平均值的？（）A一样本t检验B两样本t检验CF检验D成对t检验13、在Minitab的一次1-samplet检验中，所选信心指数（1-α）为90%，计算结果P-value=0.087,请问你将（B）A拒收H0B接受H0C不确定14、做One-WayANOVA检验前要考虑的前提条件是：（B）A稳定性和正态性B正态性和等方差性C稳定性和等方差性D稳定性、正态性和等方差性15、要想判断熔解工程中Line#1,#2里生产的PANEL的宽度是否一样，按LINE分别收集了6个数据然后进行了T-TEST，MINITAB结果如下：Two-SampleT-TestandConfidenceIntervalTwo-SampleT-TestandConfidenceIntervalTwo-SampleTforLine1vsLine2NMeanStDevSEMeanLine16103.002.100.86Line26108.672.581.195%CIformuLine1-muLine2：（-8.74，-2.6）T-testmuLine1=muLine2（vsnot=）：T=-4.17P=0.0024DF=9下列错误的结论是（α=0.05）（C）ALine#1的宽度平均值是103.00B两个Line生产的PANEL的宽度不同CLine#2的标准偏差是2.10DLine#2的平均宽度是108.6716、使用Chi-square检验的输入（X），输出（Y）数据类型为（B）AX-计数值，Y-计量值BX-计数值，Y-计数值CX-计量值，Y-计数值DX-计量值，Y-计量值17、如下哪一项不属于A阶段的内容（）A因果分析B方差分析C回归分析D假设检验18、以下哪个多变量图表示单元间的变异是最大的来源？（B）9:0010:009:0010:0011:0012:009:0010:0011:0012:00A B9:0010:009:0010:0011:0012:009:0010:0011:0012:00C D19、以下哪一个不是DOE的目的？（C）A,筛选输入变量B,筛选输出变量C, 优化输出变量D,确定输入变量的设定范围20、某个DOE包括3个因子，分别为3，3，4个水平，复制=2，则跑完全因子试验需要跑多少次试验？（C）A，24B，48C，72D，14428、根据以下试验结果，计算AB的interaction为（D）RunABResponse1500.13.521000.16.53500.25.541000.28.5A，6B，3C，2D，021、一个32实验设计表示 （D）A，两水平三因子实验设计；B，两个独立变理，三个非独立变量C，两因子的CCD设计D，二因子，三水平设计22，在Minitab中有3种评估显著项的方法，以下哪个并非这3种方法之一？（C）A,NormalprobabilityplotB,ParetoplotC,Residualplot23、对比以下各相关系数R，表示线性相关性最差的是哪一个？（C）A,-1B,-0.5C,0D,0.824, 要了解两个变量间的相关性，应该作以下哪一种图？（Ａ）A,ScatterplotB,DotplotC,BoxplotD,Histogram25、以下哪个是全因子试验设计的主要优势？ （Ｄ）Ａ，要求较少的试验；Ｂ，可用于多个水平的因子实验设计Ｃ，可用于多个因素Ｄ，主效应不发生混杂25、以下哪个不是分辩率ＩＶ的特点？（Ｄ）Ａ，主要影响之间未混淆（不存在别称关系）Ｂ，主要影响与2因素交互作用影响未混淆Ｃ，2因素交互作用影响与其他2因素交互作用影响间混淆Ｄ，２因素的交互作用与其它３因素的交互作用相混淆27、某次ＤＯＥ的分析结果为Ｙ＝3.7+2.5X1+5X2现要用最陡上升法尽快找到最优点区域，哪么最陡上升方向应为？(D)Ａ，ΔX1＝１，ΔX2＝５；Ｂ，ΔX1＝１，ΔX2＝2.5C,ΔX1＝１，ΔX2＝0.5D,ΔX1＝１，ΔX2＝2 28、与两水平全因子实验相对，以下哪个是三水平实验的优点？（Ｃ）Ａ，可评估交互作用Ｂ，Ｒ２和adjustdeR2更好Ｃ，可评估曲率Ｄ，实验次数更少29、对于一个稳定的分布为正态的生产过程，计算出它的工序能力指数Cp=1.65,Cpk=0.92。这时，应该对生产过程作出下列判断：（B）A，生产过程的均值偏离目标太远，且过程的标准差太大B，生产过程的均值偏离目标太远，过程的标准差尚可C，生产过程的均值偏离目标尚可，但过程的标准差太大D，对于生产过程的均值偏离目标情况及过程的标准差都不能做出判断30、为了判断A车间生产的垫片的变异性是否比B车间生产的垫片的变异性更小，各抽取25个垫片后，测量并记录了其厚度的数值，发现两组数据都是正态分布。下面应该进行的是：（A）A，两样本F检验B，两样本T检验C，两样本配对差值的T检验D，两样本Mann-Whitney秩和检验二、多项选择题，每题2分，总分40分。（每选对1个得0.5分，多选不得分）1、如下工具，在M阶段没有用到的是（DE）A过程图B鱼骨图CFMEADDOEEX-bar控制图2、如下哪一个量不是总体统计量（AD）ABσCμDS23、如下哪一项不属于D阶段的内容（DE）A叙述团队使命，陈述价值、问题、机会B确定输入和输出C识别过程中角色——顾客，及其需求D进行劣质成本和缺陷分析E对X进行有效控制4、对中心极限定理的描述及其应用，以下哪些是正确的？（ABCD）A、如果容量为n的随机样本取自一个均值为μ标准差为σ的分布，则样本的均值将形成一个小的分布，新分布的均值与原分布相同，但标准差将缩小为σ∕n1∕2B、中心极限定理第一部分可以用于抽样测量时，从同一部分读取两次以上数据并取平均值来测少测量系统的误差C、中心极限定理将有助于计算置信区间D、随着n的增加，对任何分布，均值的分布趋势向正态分布5、某一假设检验是关于方差的比较，你会选择以下哪些分析工具？（CD）A、1proportionTestB、1sampletTestC、FTestD、Bartlett’sTest6、在回归分析中，具有影响的数据点有哪些？（AD）A、在正常数据模式以外的数据B、正态分布曲线上的数据C、数据输入误差的数据D、显著改变斜率或Y轴截取值7、关于相关系数的说法，哪几种是正确的？（BC）A、R=-1意味着一个完成正线性关系B、R=0并不意味着无关系C、R<0意味着一个负线性相关D、R>1意味着强相关性8、筛选试验的特点有哪些？（ＢＤＥ）Ａ，分辩率水平为IＶ级Ｂ，各因素的水平数限制为两个Ｃ，因素范围为2~１５个Ｄ，无法区分因素间交互作用影响Ｅ，主要用于从大量因素中筛选出关键的少数因数9、以下说法正确的是？（ＡＢＣＤ）Ａ，对于筛选和稳健实验而言，2水平因子和部分因子实验在工业中具有巨大的使用价值Ｂ，当没有实施所有实验组合时，就会导致混淆Ｃ，理解实验结果时，必须要考虑混淆的效果Ｄ，基于有序性基本原理，混淆并不像其看起来那样有损害10、响应面分析方法（ＲＳＭ）的步骤包括哪些？（ＡＢＤ）Ａ，确定有可能含有最佳条件的区域Ｂ，建立一个描述响应与重要变量之间关系的模型Ｃ，寻找到最佳的上升路径Ｄ，利用该模型进行过程优化，并且确认结果11、Box-Behnken设计的优点有哪些？（ＡＢ）Ａ，能够预估所有主效果，双向交互作用和二次项Ｂ，每个因子只需要取3个水平Ｃ，有曲度Ｄ，可以从二水平因子设计转化而来12、亲和图可应用于以下场合：（BC）A，选择更优方案B，用于归纳思想，提出新的构思C，整理顾客需求D，评价最优方案13、对于响应曲面方法的正确叙述是：（ABD）A，响应曲面方法是试验设计方法中的一种B，响应曲面方法是最优区域内建立响应变量与各自变量的二次回归方程C，响应曲面方法一般用于因子筛选D，响应曲面方法一般用于参数优化14、X-R控制图比X-MR（多值移动极差）控制图应用更为普遍的原因在于：（AB）A，X-R图可适用于非正态的过程B，X-R有更高的检出力C，X-R图作为图更为简便D，X-R图需要更少的样本量15、进行FMEA分析时对于风险度大的故障模式必须：（CD）A，提供备件以便在出现该故障模式时更换B，规定在出现该故障模式时安排抢修C，采取设计和工艺的改进措施消除该故障或降低其风险度D，采取措施降低该故障式的严重度、发生频率和检测难度16、在下列哪些情况中可以使用方差分析方法：（AD）A，比较多个正态总体的均值是否相等B，比较多个正态总体的方差是否相等C，比较多个总体的分布类型是否相同D，分解数据的总变异为若干有意义的分量17、精益方法与六西格玛管理相比，在假定方面，以下属于精益方法的是：（AD）A，消除浪费可以改善绩效B，问题总是存在C，测量是重要的D，大量的小改进更有利于组织成长E，随着变异减少，系统产出得到改进18、在精益六西格玛技术体系中，共性的是：（B）A，消除浪费B，持续改进C，很高的产品质量D，低成本，极短的效货期19、以下哪些属于六西格玛设计流程各阶段的工作：（ABCDE）A，识别（I）阶段，主要开展“寻找市场机会”、“识别顾客需求”、“制定项目特许任务书”工作B，界定（D）阶段，主要开展“顾客需求的确定和展开”、“产品总体设计方案的论证和确定”工作C，设计（D）阶段，主要开展“初步设计”、“全尺寸样机的设计”、“过程设计和样机的试制”人作D，优化（O）阶段，主要开展“产品设计的优化”、“过程设计的优化”工作E，验证（V）阶段，主要开展“设计质量的验证”、“制造质量的验证”、“产品的验证与确认”工作20、产品全寿命周期的六西格玛解决方案是通过什么方式来实现的：（C）A，DMAIC路径B，IDDOV路径C，在DMAIC的A阶段增加一个判断，将IDDOV和DMAIC流程有机结合起来，派生一个新流程DMADOVD，在DMAIC的I阶段增加一个判断，将IDDOV和DMAIC流程有机结合起来，派生一个新流程DMAIDOV计算、问答题，每题５分，总分30分。1、总装流程包括4站，以下是各站的缺陷品数据，请计算累计直通率（RTY）。第一站：输入产品500个，输出480个（其中包括20个经过返工的产品），报废20个第二站：输入产品480个，输出460个（其中包括10个经过返工的产品），报废20个第三站：输入产品460个，输出450个（其中包括25个经过返工的产品），报废10个第四站：输入产品450个，输出430个（其中包括15个经过返工的产品），报废20个RTY=73.5%2、某工程师计划对某零部件的厚度尺寸加工工序进行分析和改善，在收集数据之前，他决定先进行测量系统分析。于是他要求两名检验员抽取10个样品，每个检验员重复测量3次，测得尺寸如下：尺寸规格：5±0.1mm检验员甲乙序号次数12312315.085.065.045.075.045.0425.025.035.025.035.035.0634.965.044.994.964.974.9944.994.964.9855.015.0455.034.975.055.025.065.0364.984.954.975.015.045.0275.075.025.084.984.99584.894.924.965.065.025.0195.065.075.065.045.035.06105.035.025.035.065.075.04请分析该测量系统合不合格？3、要判断某新材料的长度均值是否为1.48，你随机抽样了16个数据，请选用适当的方法，建立假设，计算P值，得出结论（要求α风险为0.05）。1.481.491.471.481.461.471.491.451.471.481.461.471.491.501.491.484、以下是某一零部件的高度尺寸和重量，请用回归分析方法进行分析，建立高度－重量的关系模式并对模式进行诊断。若随机选一部件的高度尺寸为37.62mm,请给出其重量的９５％预测区间。高度(mm)37.623837.963637.883639.2038.2339.1537.58重量(g)17181820192118202122解：Star>Regression>regression得：重量=34.3-0.395高度PredictorCoefSE