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：第六章 改进【绿带】）
为了防止试验者未知的但可能会对响应变量产生的某种系统的影响，项目小组在设计运行方案时应采取什么样的措施
A、重复试验
B、随机化
C、增加中心点
D、区组化
正确答案：B
解析：《六西格玛绿带》第六章 P233
随机化是试验设计中的第二个原则。随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和/或所用试验单元。这样做的目的是防止那些试验者未知的，但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
第2题（来源：第六章 改进【绿带】）
以下哪种工具通常被用来与特性要因图一起使用：
A、散点图
B、排列图/柏拉图
C、头脑风暴
D、力场分析
正确答案：C
解析：《六西格玛绿带》第四章 P104
特性要因图就是我们通常说的鱼骨图，采用头脑风暴法丰富鱼骨图，将产生问题的所有可能原因按其不同分类填入“鱼肋骨”中。
使用鱼骨图的时候要组织项目团队，采用头脑风暴的方法，把影响问题的原因从人、机、料、法、环与测6个方面列举出来，从而找到最有可能的原因。
选项D,力场分析是用来进行方案评价的，P263。
第3题（来源：第六章 改进【绿带】）
六西格玛团队分析了历史上本车间产量(Y)与 温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行：
A、结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等
B、进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型
C、进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间
D、进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围
正确答案：B
解析：《六西格玛绿带》第六章 P240
DOE试验设计的5个步骤：
第一步进行拟合选定模型，其主要工作是判断模型是否有效、有无失拟、弯曲
第二步进行残差分析，主要目的是基于残差的状况来诊断模型是否合适，依据是观察散点图是否有喇叭口、漏斗状、U型与反U型异常。
第三步进行判定模型是否需要改进，如果第二步全部是正常的，则认为模型是正常的，不需要改进。否则需要调整模型。
第四步对选定的模型进行分析解释
第五步判断目标是否已达到
第4题（来源：第六章 改进【绿带】）
关于两水平全因子DOE试验设计，下列说法正确的是
A、试验设计的原则是：完全重复、随机化、区组化
B、随机化指随机组合各因子的水平
C、随机化指随机化实验运行的顺序
D、每个DOE试验设计均要进行区组化
正确答案：A,C
解析：《六西格玛绿带》第六章 P232
有三个基本原则在试验设计中必须考虑：重复试验(replication)、随机化(randomization)和区组化(blocking)。
随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和/或所用试验单元，并非选项B的因子水平。
第5题（来源：第六章 改进【绿带】）
在试验设计中，我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行“代码化”(Coding)。例如在2水平时，把“高”“低”二水平分别记为“+1”及“-1”。这些说法错误的是：
A、代码化比未代码化提高了计算的精度，如某因子代码化之前不显著,但是代码化之后就可能显著
B、代码化后，可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显著;而未代码化时不能这样判断
C、代码化后，删除回归方程中某些不显著之项时，其它各项回归系数不变；未代码化时，在删除某些不显著之项时其它各项回归系数可能有变化
D、如果使用代码化之后的方程式来进行预测，必须将原始变量的取值转化为代码值之后才可以进行
正确答案：A
解析：《六西格玛绿带》第六章 P237-238
代码化之后只是可以直接进行比较，而且删除某些项之后，回归系数不受影响。
代码化后的回归方程中各项系数的估计量间是不相关的。
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