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正态性检验应该每个水平下的样本单独做，以你的样本量肯定无法拒绝原假设（数据正态）。 你可以想象一下，如果催化剂是显著因子，总体数据的分布情况取决于因子水平的选取，不正态很正常。因此，正态性检验也不应该把数据放在一起做。
2020-05-24 20:26
我也觉得A比较好，支持楼主！
2019-08-29 08:24
你说的是不是这个意思，当σ已知时，95%置信区间用Xbar±1.96σ/√n，这个应该是没有疑问的。 但当σ未知时，用Xbar±1.96S/√n，你觉得S有可能大，有可能小，不是严格的95%置信区间。 我感觉你说的是对的，但我也没见过那个统计学教材对这个问题进...
2019-08-24 10:24
这个一般要看你分组的情况，组与组之间主要有哪些变化因素，这些因素就是你需要重点考虑的，也就是通常说的长期因素。所以分组的时候要考虑尽量使组内数据在相同的条件下或短时间内选取，这样就能很好地代表你的技术水平（Cpk），而组与组之间的变化因素要看你的时间跨度，在这...
2019-08-24 09:11
感觉没必要做，过程能力明显很好，无法做过程能力分析的主要原因是量具的分辨力不足： 一方面是量具相对于公差的分辨力=公差/量具最小刻度>10，这个没问题； 另一方面是量具相对于过程散布的分辨力=6σ/量具最小刻度>10，这个明显不够，σ是过程实际波动...
2019-08-23 17:09
这个题感觉好别扭，如果只能选一个，感觉A比较合适； 如果是多选就选AC； B肯定不对； 回归系数跟P值没有直接关系，除非X1和X2是代码化（-1，+1）之后的因子，所以D也不对。 请各位大神批评指正！
2019-08-23 16:43
当子组大小等于1时，虽然Minitab软件也给出了Cpk和Ppk，但感觉Cpk没多大实际意义，因为影响Cpk的短期因素和影响Ppk的长期因素是没有区分的，Cpk和Ppk的差异好像也说不清楚到底是什么原因导致的。不如直接看Ppk，如果有问题，就从抽样的时间范围内...
2019-08-06 09:26
提一下个人意见，请各位大神批评指正： 问题1：第一个主要是如何选择S图和R图的问题，和Xbar关系不大。一般情况下如你所说“样本量n大于6时使用Xbar-S，小于6时使用Xbar-R”。原因如下： 因为标准差S的计算用到了样本中所有的数据，对数据离散程度的估计...
2019-07-31 18:42
每增加一个判异准则，就会增加“把正常的过程判为异常（犯第一类错误）”的概率，因此，第一类风险增加。同样道理，增加了判异准则就意味着对过程异常的识别能力增加，降低了“无法发现过程异常（犯第二类错误）”的概率，因此，第二类风险降低。应该是选B。 控...
2019-07-31 17:45
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