單項(xiàng)選擇題對(duì)于一組共28個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。使用MINITAB軟件,先后依次使用了“Anderson-Darling”,“Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)”及“Kolmogorov–Smirnov”3種方法,但卻得到了3種不同結(jié)論:“Anderson-Darling”檢驗(yàn)p-value<0.005因而判數(shù)據(jù)“非正態(tài)”,“Ryan-Joiner(SimilartoShapiro-Wilk)”檢驗(yàn)p-value>0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”檢驗(yàn)p-value>0.15都判數(shù)據(jù)“正態(tài)”。這時(shí)候正確的判斷是().

A.按少數(shù)服從多數(shù)原則,判數(shù)據(jù)“正態(tài)”。
B.任何時(shí)候都相信“最權(quán)威方法”。在正態(tài)分布檢驗(yàn)中,相信MINITAB軟件選擇的缺省方法“Anderson-Darling”是最優(yōu)方法,判數(shù)據(jù)“非正態(tài)”。
C.檢驗(yàn)中的原則總是“拒絕是有說服力的”,因而只要有一個(gè)結(jié)論為“拒絕”則相信此結(jié)果。因此應(yīng)判數(shù)據(jù)“非正態(tài)”。
D.此例數(shù)據(jù)太特殊,要另選些方法再來判斷,才能下結(jié)論。


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2.單項(xiàng)選擇題在某快餐店中午營業(yè)期間內(nèi),每分鐘顧客到來人數(shù)為平均值是8的泊松(Poisson)分布。若考慮每半分鐘到來的顧客分布,則此分布近似為().

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.分布類型將改變。

最新試題

在性佳牌手機(jī)生產(chǎn)車間,要檢測(cè)手機(jī)的抗脈沖電壓沖擊性能。由于是破壞性檢驗(yàn),成本較高,每小時(shí)從生產(chǎn)線上抽一部來作檢測(cè),共連續(xù)監(jiān)測(cè)4晝夜,得到了96個(gè)數(shù)據(jù)。六西格瑪團(tuán)隊(duì)中,王先生主張對(duì)這些數(shù)據(jù)畫“單值-移動(dòng)極差控制圖”,梁先生主張將3個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)作一組,對(duì)這32組數(shù)據(jù)作“Xbar-R控制圖”。這時(shí)你認(rèn)為應(yīng)使用的控制圖是().

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下面哪個(gè)是生成響應(yīng)曲面最簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)()

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DOE設(shè)計(jì)中,有9個(gè)因子,只有32次實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì),請(qǐng)問以下答案錯(cuò)誤的是:()

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在穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域,現(xiàn)在公認(rèn)較好的試驗(yàn)與建模方法有兩種不同類型:一種是()進(jìn)行位置與散度建模,另一種是用()進(jìn)行響應(yīng)建模。

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研究完改進(jìn)措施后,決定進(jìn)行試生產(chǎn)。試生產(chǎn)半月后,采集了100個(gè)數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)過程仍未受控,且標(biāo)準(zhǔn)差過大,平均值也低于目標(biāo)要求。對(duì)于這3方面的問題的解決順序應(yīng)該是().

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