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六西格玛每日一练_南昌考生备考打卡(2026-08-31)发布时间:2026-08-31 09:48:34

六西格玛每日一练——南昌考生备考打卡(2026-08-31)

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】)

某工程师想分析轧钢时钢板的不良率与轧钢温度之间的关系,以下哪种工具最合适?()
A.卡方分析
B.相关分析
C.Logisticl回归
D.方差分析

正确答案:C

解析:

Y不良率=钢板的不良品数/钢板总数=离散型数据/离散型数据=离散型数据,X轧钢温度,连续型数据,根据假设检验矩阵图,当X为连续型数据,Y为离散型数据时,应用逻辑回归Logistic分析。

方差分析用于多个总体的均值是否有差异D

卡方分析适用于X离散,Y离散的情况A

相关分析用于分析两个连续型数据之间是否有相关关系,排除B

备注:实际项目中,不良率会近似连续数据,视具体情况而定。

第2题(来源:第五章 分析【绿带】【2】)

某工程师想分析钢水含C%量与炼钢温度之间的关系,以下哪种工具最合适?
A、控制图
B、直方图
C、排列图
D、散点图

正确答案:D

解析:

《六西格玛绿带》第五章 P198

从题干得知Y是钢水C含量,连续型数据;X是炼钢温度,也是连续数据。只有D散点图是分析Y(钢水含C%)与X(温度)之间的关系。
控制图一是看过程是否处于受控状态,二是监控或预测是否有异常因素的影响。
直方图是看数据分布形式的。
排列图是筛选关键输出变量的,28原则嘛。
散点图是看两者有无关系的。

第3题(来源:第五章 分析【绿带】【2】)

在检验改进工作后的产量是否比改进前的产量有增加时,先要检查改进前后数据的方差是否相等。为此可以用F检验或者Levene's检验。对于F检验及Levene's检验的适用条件和检验的功效,正确的论述是:()

A、Levene's检验适用于任何连续型的分布,而F检验只适用于正态分布。因此Levene's检验适用性要比F检验广泛,因此应优先选用Levene's检验

B、当数据是正态分布时,不能肯定哪种检验更好,可以随意选取F检验或Levene's检验,最好两者都进行,只要有一个拒绝就可以认为方差不相等

C、由于F检验只适用于正态分布,因此当数据不是正态分布时,才选用Levene's检验。当数据是正态分布时,选取F检验肯定比用Levene's检验的功效要高些(即犯Ⅱ类错误的概率小些)

D、以上论述都不准确

正确答案:C

解析:

从样本是否正态区分, 双样本正态, Minitab采用F检验; 

双样本非正态, Minitab采用Bonett或Levene方法; 

原因: F检验对正态性偏离敏感. 

多样本正态, Minitab采用Bartlett检验; 

多样本非正态, Minitab采用Levene检验和多重比较检验

第4题(来源:第六章 改进【绿带】)

某六西格玛项目团队希望研究产品加工温度与产量之间的关系,收集了数据进行回归分析,得到分析结果如下。则上述分析结果中的“R-sq”应该是:

A、13.76%
B、86.24%
C、96.22%
D、98.04%

正确答案:B

解析:

《六西格玛绿带》第六章 P241

这是回归分析的理解问题,R-sq是回归拟合的时候,方差中能被拟合解释的部分,所以直接拿回归项的SS比上总的SS就可以了。

即R-sq=16549.9/19190.5=86.24%
或者换一种解释,除了误差之外,其余的都是能被拟合方程解释的,则Rsq=1-(2640.6/19190.5)
=86.24%

第5题(来源:第五章 分析【绿带】【2】)

二极管制造的不良率一直为1%左右,小李团队通过分析影响不良率的多个因子,并进行了针对性的改进,为了验证改进措施是否有效果,小李收集了改进措施实验后的1000支二极管。请问,接下来应该采用什么方法进行分析?()

A.单样本检验

B.单侧单比率检验

C.双侧双比率检验

D.单方差检验

正确答案:B

解析:

Y是不良率,离散型数据:

X是改善前后的不同措施,离散型数据。

适用于比率检验。

为了验证改进措施是否有效果

原假设H0:p≥1% 备择假设H0:p<1%

此题属于单侧单比率检验

南昌考生加油,每天进步一点点!

【提示】 每日一练由同创云课堂整理,题目均来源于历年真题和高频考点,帮助考生利用碎片时间高效备考。

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