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】）
某工程师拟合反应釜的收率（Y）与反应釜温度（X）之间的回归关系，根据收集的数据，它拟合了一条y=a+bx 直线，得到以下回归模型拟合结果。为了检查模型，它还进行了模型诊断，得到下图，根据残差图，你认为以下哪个结论是正确的？
回归方程为
A、两个系数的P值小于0.05,且R-Sq=97.6%,R-Sq(调整)=97.5%,说明模型拟合很好
B、Y和X存在明显的线性关系
C、残差图表明Y与X可能存在二次的非线性关系
D、方差分析表明模型拟合非常好
正确答案：C
解析：《六西格玛绿带》第六章 P243
残差诊断，DOE设计的第二个步骤。
残差图上与拟合值已经出现了漏斗状的异常，说明未保持等方差，而且残差与自变量的页出现异常。
第2题（来源：第六章 改进【绿带】）
某六西格玛绿带项目团队为了调查A,B,C三个因素对流程输出Y的影响，安排了3因子两水平的全因子试验，下图是根据试验结果得到的因素主效应图，假如Y为望小特性(Y的测量值越小越好),则以下结论不正确的是：
A、ABC三因素中，A因素主效应最小
B、ABC三因素中，B因素主效应最大
C、C因素主效应比B因素主效应小一些
D、ABC三个因素的主效应均需考虑
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P250（有一个一样的案例）
这三张图是看因子的主效应的，一句话：“倾斜大的就是显著大的”
可见因子B与C的效应是显著的，而A的倾角却很小，不显著。
因此，因子A可以不考虑。
延伸一下知识点：Y值是望小特性，因子A、B与C该怎么取值?
看平均值最小，因子B在高水平的时候平均值最小，因子C在高水平的时候平均值最小，因子A呢?
因为它不显著，可以不用考虑，随便取值都可以。
第3题（来源：第六章 改进【绿带】）
为验证因子A和B两个计量型因子之间的关系，六西格玛项目团队选择相关分析来分析两个因子间的关系，项目团队收集了各30组数据，通过相关分析，发现相关系数为-0.02,则以下说法正确的是
A、因子A和因子B之间没有相关关系
B、因子A和因子B之间不存在线性相关关系，但不排除因子A与因子B存在曲线关系
C、因子A和因子B之间存在线性相关关系
D、因子A和因子B之间存在二次相关关系
正确答案：B
解析：《六西格玛绿带》第五章 P199
关系相关系数r,当r很小时，并不能说两者没有联系，只能说不是线性相关，因为可能存在更复杂的关系，比如抛物线的那种。
第4题（来源：第六章 改进【绿带】）
20.某工程师拟合反应釜的收率（Y）与反应釜温度（X）之间的回归关系，根据收集的数据，它拟合了一条y=a+bx 直线，得到以下回归模型拟合结果。为了检查模型，它还进行了模型诊断，得到下图，根据残差图，你认为以下哪个结论是正确的？
回归方程为
A.两个系数的P值小于0.05，且R-Sq = 97.6%， R-Sq（调整） = 97.5%，说明模型拟合很好
B.Y和X存在明显的线性关系
C.方差分析表明模型拟合非常好
D.残差图表明Y与X可能存在二次的非线性关系
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P243-247
第5题（来源：第六章 改进【绿带】）
以下是针对某个实验设计数据的初步分析结果，从此图可知，以下判断错误的是：
A、可以判断显著的效应项分别是主效应A,B和交互效应A*B
B、从此图可以看出共有三个二阶的交互效应项
C、无法判断这个设计是否为全因子实验设计，有可能是部分因子设计
D、进一步进行优化模型时需要将A*B*C,A*C,B*C及C项逐步从模型中剔除
正确答案：C
解析：《六西格玛绿带》第六章 P247
有一个一样的图，叫因子效应的帕累托图。
从图中可以看出A/B/AB项都是显著的。其中有三个二阶项AB/AC/BC对于不显著的，在优化模型时可剔除，但是显著交互项的主因子要保留，详见P242的各效应的显著性。三个因子A/B/C,所有的效应A/B/C/AB/AC/BC/ABC.
说明：题目明确提到"初步分析结果"，且选项C声称"无法判断是否为全因子设计"与题干隐含信息矛盾（图中显示存在三阶交互项ABC，这是全因子设计的特征），所以C错误
长沙考生加油，每天进步一点点！
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