A.全因子试验
B.部分实施的二水平正交试验,且增加若干中心点
C.部分实施的二水平正交试验,不增加中心点
D.Plackett-Burman设计
第1题:
第2题:
第3题:
分辨度是部分因子试验设计的重要指标。若已知某部分因子试验设计的分辨度为Ⅲ,则以下的表述正确的是()
第4题:
在部分因子试验设计中,利用下面这张表格来制订试验计划非常重要。六西格玛团队在分析过程改进时,大家共同确认至少要考虑9个因子。但试验目标中,不但要考虑9个因子的主效应,还要求这9个主效应不能与任何二阶交互作用效应相混杂(confounded),试验者还想知道9个因子的影响是否存在弯曲性,考虑增加4个中心点,这时安排试验至少要多少次()?
第5题:
以下对试验设计DOE表述错误的是()
第6题:
在一个试验设计问题中,共需要考查7个因子A、B、C、D、E、F和G,但经费所限最多只能进行20次试验(中心点在内)。此实际问题要求,除7个因子的主效应必须估计之外,还必须估计出AB、AC、BE、CF共4个二阶交互效应。问:下列哪个生成元的选择是可行的()?
第7题:
在部分实施的因子试验设计中,考虑了A,B,C,D,E及F共6个因子,准备进行16次试验。在计算机提供的混杂别名结构表(Alias Structure Table)中,看到有二阶交互作用效应AB与CE相混杂(Confounded),除此之外还有另一些二阶交互作用效应相混杂,但未看到任何主效应与某二阶交互作用效应相混杂。此时可以断定本试验设计的分辩度(Resolution)是().
第8题:
各主效应之间不混杂
主效应与二阶交互作用之间不存在混杂
主效应与三阶交互作用之间不存在混杂
某些二阶效应之间可能存在混杂
第9题:
减少试验次数
可以分析所有交互作用的效应
可以估计出二阶项
可以增加对试验误差估计的精度
第10题:
部分因子试验只能分析主效应,不能分析交互效应
部分实施因子试验只做全因子试验中的部分设计点来进行分析
全因子试验可以分析到全部交互作用
试验因子个数超过5个以上时,一般不建议使用全因子试验
第11题:
3
4
5
6
第12题:
全因子试验
部分实施的二水平正交试验,且增加若干中心点
部分实施的二水平正交试验,不增加中心点
Plackett-Burman设计
第13题:
第14题:
第15题:
在一个试验设计问题中,共需要考察6个因子A、B、C、D、E及F,但经费所限最多只能进行20次试验(中心点在内)。此实际问题要求,除6个因子的主效应必须估计之外,还必须估计出AB、BC、CE及DF共4个二阶交互效应。问:下列哪个生成元的选择是可行的()?
第16题:
某工艺条件试验中有六个因子A、B、C、D、E、F,试验人员希望做部分因子试验考察各主效应和AD、AC、BC、DF四个二阶交互效应是否显著,准备采用26-2+4设计,但是MINITAB给出的生成元(Generators)为E=ABC,F=BCD,为了不让可能显著的二阶交互作用相互混杂,下列生成元正确的是:()
第17题:
部分因子试验(Fractional Factorial Design)比全因子试验(Full Factorial Design)的主要优点是:()
第18题:
经过团队的头脑风暴确认,影响过程的因子有A、B、C、D、E及F共六个。其中除因子的主效应外,还要考虑3个二阶交互效应AB、AC及DF,所有三阶以上交互作用可以忽略不计。由于试验成本较高,限定不可能进行全面的重复试验,但仍希望估计出随机误差以准确检验各因子显著性。在这种情况下,应该选择进行().
第19题:
E=ABD、F=BCD
E=BCD、F=ABC
E=ACD、F=BCD
E=ABD、F=ACD
第20题:
32
36
68
132
第21题:
E=ABC,F=ABD,G=ACD
E=ACD,F=ABC,G=BCD
E=ABD,F=BCD,G=ABC
E=ABD,F=ACD,G=ABC
第22题:
需进行16个不同条件的试验
最多可安排二水平因子16个
若安排8个二水平因子及3个交互作用,仍有4个空白列
2个二水平因子的交互作用在L16(215)上占两列
每个因子的每个水平重复8次
第23题:
E=ABC,F=ABD
E=ACD,F=BCD
E=BCD,F=ABC
E=ABD,F=ABC