试验设计中,要考虑A、B、C、D、E共5个因子,及二阶交互作用AB及BC。试验次数最少的设计是()A、全因子试验(32次)B、25-1次试验C、25-2次试验D、25-3次试验

试验设计中,要考虑A、B、C、D、E共5个因子,及二阶交互作用AB及BC。试验次数最少的设计是()

  • A、全因子试验(32次)
  • B、25-1次试验
  • C、25-2次试验
  • D、25-3次试验

相关考题:

在4因子2水平全因子试验中,通过统计分析发现因子C及交互作用A*B是显著的,而A、B、D均不显著,则在回归模型中应至少包括() A.因子C及交互作用ABB.因子A、B、C及交互作用ABC.因子A、B、C及交互作用AB、AC、BCD.只包括因子A、B、C

无交互作用的正交设计中试验的设计应考虑( )。A.明确试验目的B.明确试验指标C.确定因子与水平D.选用合适的正交表E.进行数据的方差分析

以下的哪一种试验设计不能分析交互作用()。 A、部分因子试验设计B、有复制的部分因子试验设计C、有复制的全因子试验设计D、有复制的饱和筛选设计

某六西格玛团队在改进阶段需进行一次试验设计,现有四个因子A,B,C,D,均为连续变量,分析认为除AB.AC二阶交互作用可能显着外,其余二阶交互作用不可能显着,三阶及以上交互作用也都可忽略,但不清楚因子与响应输出之间是否一定线性。下列哪种试验安排最合适:() A.部分因子试验附加了3个中心点B.全因子试验附加3个中心点C.部分因子试验无中心点D.全因子试验无中心点

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(AliasStructureTable)中,看到有二阶交互作用效应AB与CE相混杂(Confounded),也看到一些主效应与某二阶交互作用效应相混杂,但是主效果间没有混杂情况。此时可以断定本试验设计的分辩度(Resolution)是() A.3B.4C.5D.6

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着性。在这种情况下,应该选择进行:() 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

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()A、各主效应之间不混杂B、主效应与二阶交互作用之间不存在混杂C、主效应与三阶交互作用之间不存在混杂D、某些二阶效应之间可能存在混杂

在2水平4因子的全因子试验中,通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的,而A、B、D均不显著,则回归模型中应至少包括()A、因子C及交互作用A*BB、因子A、B、C及交互作用A*BC、因子A、B、C及交互作用A*B、A*C、B*CD、以上都不对

分率辩为V的部分因子实验,主因子的影响效果与什么混淆在一起:()。A、四阶交互作用B、三阶交互作用C、二阶交互作用D、五阶交互作用

以下对试验设计DOE表述错误的是()A、部分因子试验只能分析主效应,不能分析交互效应B、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C、全因子试验可以分析到全部交互作用D、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

部分因子试验(Fractional Factorial Design)比全因子试验(Full Factorial Design)的主要优点是:()A、减少试验次数B、可以分析所有交互作用的效应C、可以估计出二阶项D、可以增加对试验误差估计的精度

在试验设计中,要考虑A、B、C、E、D共5个因子,同时需要考查二阶交互作用AB及BC。满足此要求的试验次数最少的设计是()A、全因子试验(32次)B、25-1C、25-2D、25-3

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().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

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().A、3B、4C、5D、6

多选题无交互作用的正交设计中试验的设计应考虑(  )。A明确试验目的B明确试验指标C确定因子与水平D选用合适的正交表E进行数据的方差分析

单选题在2水平4因子的全因子试验中,通过统计分析只发现因子C及交互作用A*B是显著的,而A、B、D均不显著,则回归模型中应至少包括()A因子C及交互作用A*BB因子A、B、C及交互作用A*BC因子A、B、C及交互作用A*B、A*C、B*CD以上都不对

单选题试验设计中,要考虑A、B、C、D、E共5个因子,及二阶交互作用AB及BC。试验次数最少的设计是()A全因子试验(32次)B25-1次试验C25-2次试验D25-3次试验

多选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()A各主效应之间不混杂B主效应与二阶交互作用之间不存在混杂C主效应与三阶交互作用之间不存在混杂D某些二阶效应之间可能存在混杂

单选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()?A32B36C68D132

单选题分率辩为V的部分因子实验,主因子的影响效果与什么混淆在一起:()。A四阶交互作用B三阶交互作用C二阶交互作用D五阶交互作用

单选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().A3B4C5D6

单选题部分因子试验(Fractional Factorial Design)比全因子试验(Full Factorial Design)的主要优点是:()A减少试验次数B可以分析所有交互作用的效应C可以估计出二阶项D可以增加对试验误差估计的精度

单选题某工程师欲对7个因子的工程问题进行筛选试验设计,目的在于找出关键的影响因子,不必考虑因子之间的交互作用,希望试验次数尽量少,则应采用哪种设计:()A27-2B27-3C27-4D27-5

单选题以下的哪一种试验设计不能分析交互作用().A部分因子试验设计B有复制的部分因子试验设计C有复制的全因子试验设计D有复制的饱和筛选设计

单选题在试验设计中,要考虑A、B、C、E、D共5个因子,同时需要考查二阶交互作用AB及BC。满足此要求的试验次数最少的设计是()A全因子试验(32次)B25-1C25-2D25-3

多选题以下对试验设计DOE表述错误的是()A部分因子试验只能分析主效应,不能分析交互效应B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C全因子试验可以分析到全部交互作用D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

单选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().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DPlackett-Burman设计