1、绿带考试试题 B 姓名： 单位： 得分： 一、填空题：(每题 1 分，10 题，共 10 分) 1. 六西格玛是一套系统的 、集成的 业务改进方法体系，是旨在持 续改进企业业务流程，实现 客户满意的 管理方法。 2. 6 在统计上表示一个流程或产品在一百万次使用机会中只出现 3.4 个缺陷。 3. 质量管理的 三个阶段：质量检验阶段、统计质量控制阶段、全 面质量管理阶段。 4. 西格玛水平(Z 值)为零时对应的 流程/产品的 DPMO 是 500000 5. 六西格玛管理的 改进流程 DMAIC 分别是 定义、测量、分析、 改善、控制 。 6. 6 的 核心概念有客户、流程、现有能力、应有能力
2、、缺点、 变异。 7. 一个过程由三个工作步骤构成（如图所示） ，每个步骤相互独立， 每个步骤的 一次合格率FTY 分别是：FTY1 = 99% ；FTY2 = 97%；FTY3 = 96%。则整个过程的 流通合格率为（ 92% ） 8. 问卷调查的 三种调查方法是自填问卷法、电话调查法、访谈法 9. QFD 的 作用是将 顾客的 期望 转化成为技术要求。 10. 排列图是建立在帕累托（Pareto）原则之上的 ，即 80%的 问题源于 20%的 因素。 11. 流程图的 类型有 传统的 流程图、 商务流程图 、 特殊分 析流程图 、 价值流程图 。 12. 影响流程波动的 因素有 普通原因的
3、 波动 特殊原 因的 波动 ， 六西格玛解决的 是 特殊原因的 波动 引起的 波动。 13. 制造业的 七种浪费：纠正/返工、过量生产、运输、库存、不必要 的 动作、不必要的 流程、等待。 14. 已知化纤布每匹长100 米，每匹布内的 瑕疵点数服从均值为 10 的 Poisson 分布。缝制一套工作服需要4 米化纤布。问每套 工作服上的 瑕疵点数应该是：均值为 （ 0.4 ） 的 （Poisson 分布） 15. 产品流程包括 人 、 机 、 料 、 法 、 环 、 测 六个因素。 16. GageR完 成流程的 改善；依据适当的 程序来推行改善；改善完成后收集 X 和 Y 的 数据。 控制
4、：收集 Y 的 数据，观察 Y 的 改善状况；确认并完成控制，保证改善的 结 果得到保持；监测和控制变异；制订移交计划，使其能持续控制和检查； 辨识推广的 机会，并推荐学习网络平台，更新六西格玛数据库。 5.将下述文字转化为对问题/机会和目标的 陈述：进入新一代数码 产品国际市场是企业“十一五”计划期间的 重要战略增长点。2005 年，作为首批进入国际市场的 SM300 系列产品，遇到了较强的 市 场竞争。竞争压力主要来自于交付周期。主要竞争对手的 交付后期 达到了 10 天，而本企业 SM300 的 交付周期平均为 18 天。由此而带 来的 直接市场损失为 2600 万美元/年 缩短 SM3
5、00 产品的 平均交付周期 6.简单回答下列问题： 1）假设检验的 基本步骤？ 第一步 建立假设 (通常建立两个假设,原假设 H0 不需证明的 命题,一般是相等、无差别 的 结论,备择假设 H1,与 H0 对立的 命题,一般是不相等，有差别的 结论) 有三类假设 0 0 =0 第二步 选择检验统计量 给出拒绝域的 形式。 根据原假设的 参数检验统计量： 对于给定的 显著水平 样本空 间可分为两部分： 拒绝域 W 非拒绝域 A 拒绝域的 形式由备择假设的 形式决定 H1： W 为双边0 H1： W 为单边0 H1： W 为单边1.761 的 右单边 W 为 2=(1)22 =15.76 215.
6、76 第五步 根据样本观测值，计算和判断 计算统计量 Z 、 t 、 当检验统计量的 值落在 W 内时 能拒绝 ， 否则接受2 0 (计算 P 值 227 页 p 值由统计软件直接得出 时拒绝 ，否则接受4.26，所以在 =0.05 水平上结论是因子 A 是显著的。这表明不同的 工厂生产的零件强度有明显的差异。 乙甲丙 115 110 105 100 95 90 85 80 C1 平均值 零 件 A 主 效 应 图数 据 平 均 值 乙甲丙 108106 104102 10098 9694 9290 C1 平均值 零 件 B 主 效 应 图数 据 平 均 值 乙甲丙 110 105 100 9
7、5 90 85 C1 平均值 零 件 C 主 效 应 图数 据 平 均 值 乙甲丙 120 115 110 105 100 95 90 85 C1 平均值 零 件 D 主 效 应 图数 据 平 均 值 8. 根据某地环境保护法规定倾入河流的 废水中一种有毒化学物质 的 平均含量不得超过3ppm 已知废水中该有毒化学物质的 含量X 服从正态分布该地区环保组织对沿河的 一个工厂进行检查测定 每日倾入河流的 废水中该物质的 含量15天的 记录为 3.1 3.2 3.3 2.9 3.5 3.4 2.5 4.3 2.9 3.6 3.2 3.0 2.7 3.5 2.9 试在=0.05水平上判断该厂是否符合
8、环保规定？ 答 H0 ：u小于等于3 H1: u大于3 运行minitab得 单样本 T: C1 mu = 3 与 3 的 检验 平均值 变量 N 平均值 标准差 标准误 95% 下限 T P C1 15 3.200 0.436 0.113 3.002 1.78 0.049 P值小于0.05，拒绝原假设。 u大于3ppm，不符合环保规定。 9. 根据资料用某种旧安眠药时，平均睡眠时间为20.8 h，标准差为 1.6 h。有一种新安眠药，据说在一定剂量下，能比旧安眠药平 均增加睡眠时间3 h。为了检验这个说法是否正确，收集到一组 使用新安眠药的 睡眠时间(单位：h)为： 26.7，22.0，24
9、.1，21.0，27.2，25.0，23.4。试问：从这组数 据能否说明新安眠药已达到新的 疗效(假定睡眠时间服从正态分 布， = 0.05 )。 原假设 H023.8 备择假设 H10.05 两个样本没有统计上的 差异 所以甲、乙两台机床加工的 产品的 直径无显著差异 11. 测得两批电子器件的 样品的 电阻(单位： )为 A 批： 0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.137 B 批： 0.135 0.140 0.142 0.138 0.136 0.140 设这两批器材的 电阻值总体分别服从分布 N ( 12 ， 12 ), N( 22 , 22 )，且两样本独立
10、。 (1) 检验假设 H 0: 12 = 22 (取 = 0.05 )； 运行minitab等方差检验得 等方差检验: A批, B批 95% 标准差 Bonferroni 置信区间 N 下限 标准差 上限 A批 6 0.0016445 0.0028048 0.0080243 B批 6 0.0015623 0.0026646 0.0076232 F 检验（正态分布） 检验统计量 = 1.11, p 值 = 0.913 Levene 检验（任何连续分布） 检验统计量 = 0.05, p 值 = 0.825 B批 A批 0.0080.0070.0060.0050.0040.0030.002 95%
11、标 准 差 Bonferroni 置 信 区 间 B批 A批 0.14500.14250.14000.13750.1350 数 据 检 验 统 计 量 1.11P 值 0.913 检 验 统 计 量 0.05P 值 0.825 F 检 验 Levene 检 验 A批 , B批 等 方 差 检 验 P值大于0.05，不能拒绝原假设， 12 = 22 (2) 在(1)的 基础上检验 H 0 : 1 = 2 (取 = 0.05 )。 运行minitab有 双样本 T 检验和置信区间: A批, B批 A批 与 B批 的 双样本 T 平均值 N 平均值 标准差 标准误 A批 6 0.14067 0.00
12、280 0.0011 B批 6 0.13850 0.00266 0.0011 差值 = mu (A批) - mu (B批) 差值估计: 0.00217 差值的 95% 置信区间: (-0.00135, 0.00569) 差值 = 0 (与 ) 的 T 检验: T 值 = 1.37 P 值 = 0.200 自由度 = 10 两者都使用合并标准差 = 0.0027 P值大于0.05，接受原假设 1 = 2 12. 对吸烟者生肺病的 情况作过调查,数据如下: 组别 生肺病人数 被调查人数 A(不吸烟) 100 1500 B(每天5支以下) 45 500 C(每天520支) 60 700 D(每天20
13、40支) 55 500 E(每天40支以上) 60 600 试问：生肺病与吸烟是否有关？ 做卡方检验得： P值小于0.05 拒绝原假设，至少有一组不同，说明生肺病与吸烟有关 算出每个组的 生肺病几率,做矩阵图有： 说明吸烟越多，生肺病的 几率越大 13. 用三台机器生产规格相同的 铝合金薄板，取样测量铝合金薄 板的 厚度结果如下： 机器1 机器2 机器3 0.236 0.257 0.258 0.238 0.253 0.264 0.248 0.255 0.259 0.245 0.254 0.267 0.243 0.261 0.262 我们假定影响铝合金薄板厚度的 因素除机器之外其它的 因素都相
14、同，试判断机器对铝合金薄板的 厚度是否有显著影响。 运行minitab 做方差分析和等方差检验有 单因子方差分析: 测量值 与 机器 来源 自由度 SS MS F P 机器 2 0.0010533 0.0005267 32.92 0.000 误差 12 0.0001920 0.0000160 合计 14 0.0012453 S = 0.004 R-Sq = 84.58% R-Sq（调整） = 82.01% 平均值（基于合并标准差）的 单组 95% 置信区间 水平 N 平均值 标准差 +-+-+-+- 机器1 5 0.24200 0.00495 (-*-) 机器2 5 0.25600 0.00316 (-*-) 机器3 5 0.26200 0.00367 (-*-) +-+-+-+- 0.2380 0.2450 0.2520 0.2590 合并标准差 = 0.00400 P值小于0.05 至少有两个之间均值不同 机器对铝合金薄板的 厚度有显著影响
