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】【2】）
下面是技术员小王对该厂使用的铁矿粉中TFe%含量与SiO2%含量的回归分析结果，其中[?]为小王不小心被墨迹沾掉的数值，若残差分析结果正常，根据此结果下列说法正确的是:
A、[MS]处的数值为61.28
B、根据方差分析的P值判断此回归模型无效
C、根据方差分析的P值判断此回归模型效果显著D、[MS]处的数值为2.451
正确答案：A,C
解析：《六西格玛绿带》第五章
F=回归的MS/误差的MS=0.92245/0.01505=61.29,计算方法详见绿皮书P185表格。
P=0.000<0.05,回归模型有效，判定方法详见绿皮书P240页模型整体显著性分析
第2题（来源：第五章 分析【绿带】【2】）
在项目分析阶段，六西格玛项目团队通过双比例检验来识别不同的操作方法是否影响焊接不良。建立假设HO:P1=P2,H1:P1≠P2,利用大样本的正态近似性，得出在α=0.05的显著水平上的拒绝域为{Z≥1.96},通过计算得知Z=1.25,以下结论正确的是?
A、Z=1.25<1.96,拒绝HO,不同操作方法对应的焊接不良率有显著差异
B、Z=1.25<1.96,无法拒绝HO,不同操作方法对应的焊接不良率有显著差异
C、Z=1.25<1.96,无法拒绝HO,不同操作方法对应的焊接不良率无显著差异
D、以上说法都不对
正确答案：C
解析：Z=1.25落在了非拒绝域中，因此不能拒绝H0,不同的操作方法对焊接不良率没有显著性差异。答案：C
第3题（来源：第五章 分析【绿带】【2】）
某公司共有三条不同的生产线生产相同的产品，该公司六西格玛团队在研究产品的不良率时，收集了近5个月三条生产线的不良品数据并作分析，结果如下。则以下说法中正确的有：
通过卡方检验，得出：卡方检验：良品，不良数
在观测计数下方给出的是期望技术
在期望计数下方给出的是卡方贡献
良品 不良数 合计
1 227 23 300
287.30 12.70
0.369 8.352
2 585 15 600
574.6 25.40
0.188 4.259
3 450 20 470
450.10 19.90
0.000 0.001
合计 1312 58 1370
卡方 = 13.169, DF = 2,P 值 = 0.001
A、P值小于0.05,说明三条生产线的不良率没有显著差异
B、P值小于0.05,说明三条生产线的不良率有显著差异
C、生产线3的卡方贡献为0.001,说明该生产线与总的不良率有显著差异
D、生产线1的卡方贡献为8.352,说明该生产线与总的不良率有显著差异
正确答案：B,D
解析：《六西格玛绿带》第五章
这个题目考的是列联表，在书上P189页。在P191页有一个类似的案例，解释在P192最顶部的这段话。
第4题（来源：第五章 分析【绿带】【2】）
某食品企业生产袋装糖果，其每包重量在正常生产下均值为500g,标准差为5g。6月20日，该企业抽取了25包糖果，其平均重量为496g,则该企业生产：
A、正常，平均重量为496g,低于1个标准差
B、正常，平均重量为496g,离500g的均值相差不大
C、不正常，平均重量偏离500g的均值太大
D、不正常，糖果包重量波动太大
正确答案：C
解析：这个题目出的真心不错!
只差4g,说大不大，说小不小，相信平时工作中总会碰到这样的事，比如测量一个直径，结果算下来平均值比以前低了0.12mm,就0.12mm,很多人会说几乎没有变化，真的是这样吗?那差0.13mm也不大了，无非就是多了0.01mm而已。那0.14mm呢?
这道题是一个假设检验，原假设H0:正常，备择假设H1:不正常
在显著性水平a=0.05的情况下，拒绝域的临界值是|Z|=1.96总体方差已知，采用Z检验，通过计算检验统计量：检验统计量Z=-4落在了拒绝域
因此，拒绝H0、承认H1为真，判断不正常。
第5题（来源：第六章 改进【绿带】）
我们在进行试验的时候有时会因为单元间的差别而带来试验的误差，为此在可能的情况下我们应对试验运行进行()
A、重复试验
B、随机化
C、增加中心点
D、区组化
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P233
区组化是试验设计中的第三个原则。各试验单元间难免会有某些差异，如果能按某种方式把它们分成组，而每组内可以保证差异较小，即它们具有同质齐性(homogeneous),则可以在很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。一组同质齐性的试验单元称为一个区组(block),将全部试验单元划分为若干区组的方法称为分区组或区组化。
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