今日 5 道练习题，请先独立思考，再查看每题答案和解析。
第1题（来源：第五章 分析【绿带】【1】）
精益生产的推行过程中，最重要的是持续开展价值流分析，关于价值相关的概念的叙述中，正确的是：
A、有价值的活动就是能为客户增加效用、客户认可的、愿意付费的产品生产过程或服务提供过程
B、价值就是成交价格，是与客户协商后，必须付钱购买的产品、服务或流程活动
C、价值流中只包括增值活动，非增值活动已被剔除
D、价值就是产品或者服务的标价，是成本和利润的总和
正确答案：A
解析：价值的概念，在六西格玛精益生产中有过明确的定义，价值是客户认可并愿意为之付钱的产品或服务。成交价格是组织单方面制定的，涵盖一些不增值的过程，比如不良率的返工、返修、检验等，在制定产品价格时，这是需要考虑的。绘制价值流程图的时候需要包含所有的流程，即使是增值的过程也要包含在内，详细的描述，为日后的精益改善做基础。
第2题（来源：第五章 分析【绿带】【1】）
对于两总体均值比较的假设检验，当验证了数据是独立的且为正态后，还要验证二者的等方差性，然后就可以使用双样本的T检验。这时是否可以使用单因子的方差分析(ANOVA)方法予以替代，这里有不同看法。正确的判断是：
A、两总体也属于多总体的特例，因此，所有两总体均值相等性T检验皆可用ANOVA方法解决。
B、两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性T检验的功效(Power)比ANOVA方法要高，因而不能用ANOVA方法替代。
C、两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性T检验的计算比ANOVA方法要简单，因而不能用ANOVA方法替代。
D、两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性T检验可以处理对立假设为单侧(例如“大于”)的情形，而ANOVA方法则只能处理双侧(即“不等于”)的问题，因而不能用ANOVA方法替代。
正确答案：D
解析：通常，ANOVA方差分析和T检验都是检验均值是否有显著性差的，但是ANOVA是检验3个及以上的总体均/1值，而T检验是用于两个均值的检验。 ANOVA检验均值时，只能检验出几组数据是否有显著差异，从ANOVA的备择假设上就能看出来，也就是检验是否相等。 而T检验除了能检验是否相等之外，还能检验>或<的情况 这是两者的差异点。
选项D是正确的。在两总体均值比较的假设检验中，虽然ANOVA方法可以用于多个总体的比较，但是它只能处理双侧（即“不等于”）的问题。而T检验不仅可以处理双侧问题，还可以处理单侧问题（例如“大于”或“小于”）。因此，在某些情况下，T检验比ANOVA方法更为适用。
第3题（来源：第五章 分析【绿带】【1】）
有许多调查缺陷原因的有力工具可以使用，有以下不同的分析方法，可用于研究问题的真正原因：
A、通过小概率事件发生的概率来判断原假设是否成立
B、用置信区间(1-a)判断
C、通过拒绝域的临界值判断
D、P>a,拒绝原假设
正确答案：A,B,C
解析：《六西格玛绿带》第五章 P168
1)将检验统计量的值与拒绝的临界值相比较，当它落在拒绝域中就作出拒绝原假设的结论，否则就作出不能拒绝原假设的结论。2)由检验统计量计算P值。P值就是当原假设成立时，出现目前状况的概率（严格地说是当原假设成立时，出现目前状况或对原假设更不利状况，即对备择假设更有利状况的概率）。当这个概率很小时(例如小于0.05)，这个结果在原假设成立的条件下就不该在一次试验中出现；但现在它确实出现了，因此有理由认为“原假设成立”这个前提是错的，因而应该拒绝原假设，接受备择假设。因此有一个最一般的规则：如果P<α，则拒绝原假设。目前大多数统计软件都提供了与假设检验对应的P值，不必再查统计表确定拒绝域就可以根据P值作出判断。
第4题（来源：第五章 分析【绿带】【1】）
某公司在某天共生产了60K的卷烟，要知道所有这些产品的直径的均值是否等于7.7mm,随机抽取n=20的样本，请问应用哪种假设检验方法?(方差未知)
A、Z检验单样本
B、Z检验双样本
C、t检验单样本
D、t检验双样本
正确答案：C
解析：t检验与Z检验的区别是总体方差是否已知，已知用Z检验；未知，看样本量大小，若<30,则使用t检验；若 ≥30,则使用Z检验。 题目中给出的方差未知，而且n=20,只能使用t检验是一组样本与一个定值7.7比较，H1:u≠7.7因此是单样本t检验
第5题（来源：第五章 分析【绿带】【1】）
下面对于相关分析与回归分析描述不正确的有：
A、回归分析是建立关于因变量与响应变量之间关系的估计方程式(公式)
B、相关分析是量化两个变量之间的线性关系的程度
C、r=0:意味着两个变量x与y之间无关系
D、X与Y相关即指二者有因果关系
正确答案：C,D
解析：《六西格玛绿带》第五章 P197-199
回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。相关系数r(通常指 Pearson 相关系数)是用来描述两个变量线性相关程度的一种度量。只能肯定地说：如果总体的相关系数p为0,样本的相关系数|r|很小时，两个变量无线性相关关系。
D：相关不意味着因果关系成立
注意：相关关系并不是因果关系。许多情况下，变量之间只是存在着相关关系，但是否存在着因果关系仍旧是个未知数。最典型的例子就是卖雨伞的数量和马路上交通事故的发生次数，显然两者存在相关关系，但是并不存在因果关系。因此，在明确变量之间确实存在因果关系之前，不宜匆忙下结论。
当=0时，两个变量可能存在非线性相关
X与Y的关系可能是密切，也可能不是密切的。
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