2004年注册六西格玛黑带考试题-答案

2004年度注册六西格玛黑带考试部分真题（题号后的中括号内所列数字为章号。试题分单选和多选两类。“多选题”用“多选”加注，未加注者皆为单选题。）1[1].确定项目选择及项目优先级是下列哪个角色的责任A.黑带B.黑带大师C.绿带D.倡导者2[1].在分析RX控制图时应A.先分析X图然后再分析R图B.先分析R图然后再分析X图C.X图和R图无关，应单独分析D.以上答案都不对3[1].质量管理大师戴明先生在其著名的质量管理十四条中指出“停止依靠检验达成质量的做法”，这句话的含义是：A.企业雇佣了太多的检验人员，对经营来说是不经济的。B.质量是设计和生产出来的，不是检验出来的。C.在大多数情况下，应该由操作人员自己来保证质量，而不是靠检验员保证。D.人工检验的效率和准确率较低，依靠检验是不能保证质量的。4[1](多选).六西格玛管理方法A.起源于摩托罗拉，发展于通用电气等跨国公司B.其DMAIC改进模式与PDCA循环完全不同C.是对全面质量管理特别是质量改进理论的继承性新发展D.可以和质量管理小组(QCC)等改进方法，与ISO9001、卓越绩效模式等管理系统整合推进。5[1](多选)推行六西格玛管理的目的就是要A.将每百万出错机会缺陷数降低到3.4B.提升企业核心竞争力C.追求零缺陷，降低劣质成本D.变革企业文化6.[2]在质量功能展开(QFD,QualityFunctionDeployment)中，首要的工作是：A.客户竞争评估B.技术竞争评估C.决定客户需求D.评估设计特色7.[2]在某检验点，对1000件某零件进行检验，每个零件上有10个缺陷机会，结果共发现16件零件不合格，合计32个缺陷，则DPMO为A.0.0032B.3200C.32000D.16008.[2](多选)顾客需求包括:A.顾客及潜在顾客的需求(VOC)B.法规及安全标准需求C.竞争对手的顾客需求D.供货商的需求9.[3]哪种工具可以用于解决下述问题：一项任务可以分解为许多作业，这些作业相互依赖和相互制约，团队希望把各项作业之间的这种依赖和制约关系清晰地表示出来，并通过适当的分析找出影响进度的关键路径，从而能进行统筹协调。A.PDPC(过程决策程序图)B.箭条图(网络图)C.甘特图D.关联图10.[3]下述团队行为标示着团队进入了哪个发展阶段？团队的任务已为其成员所了解，但他们对实现目标的最佳方法存在着分歧，团队成员仍首先作为个体来思考，并往往根据自己的经历做出决定。这些分歧可能引起团队内的争论甚至矛盾。A.形成期B.震荡期C.规范期D.执行期11.[3]在界定阶段结束时，下述哪些内容应当得以确定？1、项目目标2、项目预期的财务收益3、项目所涉及的主要过程4、项目团队成员A.1；B.1和4；C.2和3；D.1、2、3和4。12.[3]在项目特许任务书(TeamCharter)中，需要陈述“经营情况”（BusinessCase,也被称为项目背景）。该项内容是为了说明：A.为什么要做该项目；B.项目的目标；C.项目要解决的问题；D.问题产生的原因。13.[3](多选)亲和图(AffinityDiagram)可应用于以下场合:A.选择最优方案B.用于归纳思想，提出新的构思C.整理顾客需求D.评价最优方案14.[4]劣质成本的构成是：COPQA.内部损失和外部损失成本B.不增值的预防成本＋鉴定成本＋内部损失和外部损失成本C.不增值的预防成本＋内部损失和外部损失成本D.鉴定成本＋内部损失和外部损失成本15.[4](多选)以下什么是一个好的项目问题陈述所共有的组成部分？选择所有可能的回答：A.问题对象描述具体B.有清楚的时间描述C.结果可测量D.含有解决方案16.[4](多选)高端过程图(SIPOC)能令员工了解企业的宏观业务流程是由于:A.它描述了每个详细流程B.它确认过程之顾客C.它确认过程之供方D.它阐明过程的结果17.[5]下表是一个分组样本分组区间（35，45]（45，55]（55，65]（65，75]频数3872则其样本均值X近似为A.50B.54C.62D.6418.[5]在某快餐店中午营业期间内，每分钟顾客到来人数为平均值是8的泊松（Poisson）分布。若考虑每半分钟到来的顾客分布，则此分布近似为：A．平均值是8的泊松（Poisson）分布B．平均值是4的泊松（Poisson）分布C．平均值是2的泊松（Poisson）分布D．分布类型将改变。19.[5]一批产品分一、二、三级，其中一级品是二级品的二倍，三级品是二级品的一半，若从该批产品中随机抽取一个，此产品为二级品的概率是A.1/3B.1/6C.1/7D.2/720.[5](多选)在测量系统分析计算重复性和再现性（R&R）时，相对于极差法（RangeMethod）而言，采用方差分析和方差估计法的优点是：A.计算简便B.可以估计交互作用的影响C.可以进行深层次的统计分析D.是精确算法，计算结果没有误差21.[5]在钳工车间自动钻空的过程中，取30个钻空结果分析，其中心位置与规定中心点在水平方向的偏差值的平均值为1微米，标准差为8微米。测量系统进行分析后发现重复性（Repeatability）标准差为3微米，再现性（Reproducibility）标准差为4微米。从精确度/过程波动的角度来分析，可以得到结论:A.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是完全合格的B.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是勉强合格的C.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是不合格的D.上述数据不能得到精确度/过程波动比(R&R%),从而无法判断22.[5]对于正态分布的过程,有关pC、pkC和缺陷率的说法，正确的是：A.根据pC不能估计缺陷率,根据pkC才能估计缺陷率B.根据pC和pkC才能估计缺陷率[参考书P199]C.缺陷率与pC和pkC无关D.以上说法都不对23.[5]对于一个稳定的分布为正态的生产过程，计算出它的工序能力指数pC=1.65，pkC=0.92。这时，应该对生产过程作出下列判断：A．生产过程的均值偏离目标太远，且过程的标准差太大。B．生产过程的均值偏离目标太远，过程的标准差尚可。C．生产过程的均值偏离目标尚可，但过程的标准差太大。D．对于生产过程的均值偏离目标情况及过程的标准差都不能作出判断。24.[5]假定轴棒生产线上，要对轴棒长度进行检测。假定轴棒长度的分布是对称的（不一定是正态分布），分布中心与轴棒长度目标重合。对于100根轴棒，将超过目标长度者记为“+”号，将小于目标长度者记为“-”号。记N+为出现正号个数总和，则N+的分布近似为：A．（40，60）间的均匀分布。B．（45，55）间的均匀分布。C．均值为50，标准差为10的正态分布。D．均值为50，标准差为5的正态分布。[答案参考书上P266]u=0.5n;σ=sqrt(0.25n)25.[5]某生产线有三道彼此独立的工序，三道工序的合格率分别为：95%，90%，98%。如下图所示：每道工序后有一检测点，可检出前道工序的缺陷，缺陷不可返修,问此时整条线的初检合格率是多少？A.90%B.98%C.83.79%D.83%26.[5]一批数据的描述性统计量计算结果显示，均值和中位数都是100。这时，在一般情况下可以得到的结论是：A.此分布为对称分布B.此分布为正态分布C.此分布为均匀分布P=95%P=98%P=90%D.以上各结论都不能肯定27.[5]从参数λ=0.4的指数分布中随机抽取容量为25的一个样本，则该样本均值251251iixX的标准差近似为：A.0.4B.0.5[公式：（1/0.4）/sqrt（25）]C.1.4D.1.528.[6]某药厂最近研制出一种新的降压药，为了验证新的降压药是否有效，实验可按如下方式进行：选择若干名高血压病人进行实验，并记录服药前后的血压值，然后通过统计分析来验证该药是否有效。对于该问题,应采用:A.双样本均值相等性检验B.配对均值检验C.F检验D.方差分析29.[6]为了判断A车间生产的垫片的变异性是否比B车间生产的垫片的变异性更小，各抽取25个垫片后，测量并记录了其厚度的数值，发现两组数据都是正态分布。下面应该进行的是：A．两样本F检验B．两样本T检验C．两样本配对差值的T检验D．两样本Mann-Whitney秩和检验30.[6]为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的：A．由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关B．由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关C．由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关,所以要查样本相关系数表才能决定D．由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可能得出判定结果31.[6]响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为:210003.0300002.2xxy由此方程可以得到结论是:A.X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B.X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C.X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D.仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定32.[6]为了判断改革后的日产量是否比原来的200（千克）有所提高，抽取了20次日产量，发现日产量平均值为201（千克）。对此可以得到判断：【考点：1Z\1T\样本思维】A．只提高1千克，产量的提高肯定是不显著的B．日产量平均值为201（千克），确实比原来200（千克）有提高C．因为没有提供总体标准差的信息，因而不可能作出判断D．不必提供总体标准差的信息，只要提供样本标准差的信息就可以作出判断33.[6]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34.[6]回归方程XY30中，Y的误差的方差的估计值为9，当1X时，Y的95%的近似预测区间是A.(23,35)答案：29±1.96*sqrt（9）B.(24,36)C.(20,38)D.(21,39)35.[6](多选)在下列哪些情况中可以使用方差分析方法:A.比较多个正态总体的均值是否相等B.比较多个正态总体的方差是否相等C.比较多个总体的分布类型是否相同D.分解数据的总变异（Variation）为若干有意义的分量36.[7]在4个因子A、B、C、D的全因子设计中，增加了3个中心点的试验。分析试验结果，用MINITAB软件计算，其结果如下：FactorialFit:yversusA,B,C,DAnalysisofVariancefory(codedunits)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPMainEffects48.161088.161082.0402722.870.0002-WayInteractions60.676590.676590.112761.260.369ResidualError80.713610.713610.08920Curvature10.025580.025580.025580.260.626LackofFit50.404630.404630.080930.570.735PureError20.283400.283400.14170Total189.55127在正交试验中，假定数据在拟合线性模型后，试验数据的残差有共同的方差，对于方差的估计量应该是MSE（MeanSquareError，即平均误差均方和），在本题中是：A.0.08920B.0.14170C.0.71361D.0