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:2017年六西格玛黑带真题【黑带】)
原来本车间生产的钢筋抗拉强度不够高,经六西格玛项目改进后,钢筋抗拉强度似有提高.为了检验钢筋抗拉强度改进后是否确有提高,改进前抽取8根钢筋,改进后抽取10根钢筋,记录了他们的抗拉强度.希望检验两种钢筋的抗拉强度平均值是否有显著差异.经检验,这两组数据都符合正态分布.在检查两样本的方差是否相等及均值是否相等时,用计算机计算得到下列结果.
A.改进后平均抗拉强度有提高,但抗拉强度的波动也增加了
B.改进后平均抗拉强度有提高,但抗拉强度的波动未变
C.改进后平均抗拉强度无提高,但抗拉强度的波动增加了
D.改进后平均抗拉强度无提高,抗拉强度的波动也未变
正确答案:B
解析:从提供的图片内容来看,我们可以看到以下统计结果:
1. 方差齐性检验:
- F-Test的P-Value是0.188,这意味着在0.05的显著性水平下,我们不能拒绝方差齐性的原假设。也就是说,改进前后的钢筋抗拉强度的方差没有显著差异。
2. Levene's Test:
- Levene's Test的P-Value是0.181,同样在0.05的显著性水平下,我们也不能拒绝方差齐性的原假设。
3. 两样本T检验:
- 从图片中可以看到,改进后和改进前的钢筋抗拉强度的95% Bonferroni置信区间分别为:
- 改进前:510到520
- 改进后:530到540
- 从这些数据可以看出,改进后的钢筋抗拉强度的均值显著高于改进前的均值。
4. 样本数量:
- 改进前:8根钢筋
- 改进后:10根钢筋
综合以上信息,我们可以得出以下结论:
- 改进后的钢筋抗拉强度平均值有显著提高。
- 改进后的钢筋抗拉强度的波动(方差)与改进前相比没有显著变化。
因此,正确答案是B
第2题(来源:2017年六西格玛黑带真题【黑带】)
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.
正确答案:D
解析:《六西格玛黑带》第五章 P151
由于轴棒长度的分布是对称的,并且分布中心与目标长度重合,我们可以假设接近0.5。这意味着每次试验成功(轴棒长度超过目标)和失败(轴棒长度小于目标)的概率大致相等。
二项分布的均值(期望值)由以下公式给出:μ=n×p
在这个案例中,n=100且,所以:μ=100×0.5=50
二项分布的标准差 由以下公式给出:
同样地,对于:
因此, 的分布是均值为50,标准差为5的正态分布,因为根据中心极限定理,当 足够大(在这个案例中是100),即使原始分布不是正态分布,二项分布的近似正态分布也是合理的。
所以正确答案是: D。
第3题(来源:2017年六西格玛黑带真题【黑带】)
M公司生产垫片.在生产线上,随机抽取100片垫片,发现其厚度分布均值为2.0mm,标准差为0.2mm.取10片叠起来,则这10片垫片叠起来后总厚度的均值和方差为:
A.均值2.0mm;方差0.2
B.均值20mm;方差0.04
C.均值20mm;方差0.4
D.均值20mm;方差4
正确答案:C
解析:《六西格玛黑带》第五章 P158定理2
假设100篇垫片为X1、X2…X100,服从(2,0.2的平方) 根据中心极限定理X1、X2…X10服从(10*2,10*0.2的 平方),即(20,0.4),十片叠加均值变成十倍。根据方差可加性,得0.2*0.2*10=0.4
第4题(来源:2017年六西格玛黑带真题【黑带】)
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
正确答案:A
解析:《六西格玛黑带》第六章 P252/P459
比较的是:“变异性更小”,垫片的变异性可以理解成波动状况,因此是方差假设检验。
变异性,检验是均值,根据这个排除BCD,方差可以理解为变异性
第5题(来源:2017年六西格玛黑带真题【黑带】)
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
D.以上各结论都不能肯定
正确答案:D
解析:
选项 分析 A. 对称分布 对称分布时确实会有均值 = 中位数,但反过来并不一定成立。比如一个略有不规则的分布,也可能“恰好”使均值 = 中位数。 B. 正态分布 正态分布是一种特殊的对称分布,但要判定正态性,需要检验形态(如偏度、峰度或正态性检验),仅凭均值和中位数相等无法确定。 C. 均匀分布 均匀分布同样属于对称分布的一种,但同样无法由均值和中位数相等推出。 D. 以上各结论都不能肯定 仅凭均值和中位数相等无法判断分布形态,不能肯定为对称、正态或均匀。
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