某项目为了提升密封胶条的粘合力。影响粘合力的因子有3个：A（220，240），B（7，9），C（110，130）；在安排全因子实验（追加中心点3个）之后发现，存在弯曲。希望进一步安排多一些实验拟合曲面方程。项目组设计了试验，如下图所示。请问这是哪一种响应面设计方法（）https://assets.asklib.com/images/image2/2017101615542917817.jpg
在提高压塑板断裂强度的全因子试验中，对于因子A（温度，两水平取为220和240摄氏度）、因子B（压力，两水平取为360和400帕）进行了含3个中心点共7次试验后，发现响应曲面有严重的弯曲现象。为此希望进行响应曲面设计，得到二阶回归方程。由于压力机最高只能取400帕，本实验的成本又较高，希望能在归纳出二阶回归方程的条件下尽量减少试验次数，最好的方法是（）
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（）？
现已知因子A有3个水平，在试验中每一个水平下进行4次重复试验，并求得因子与误差平方和分别为SA=58.35，Se=46.85。在给定α=0.05的水平上因子A的显著性质为（）。
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（）
某六西格玛团队在改进阶段中，要进行细致的试验设计，需要考查4个因子A、B、C、D的二次回归设计问题，如果需要设计一个具有旋转性的中心复合设计，共需要角点、轴向点及中心点试验各多少次（）？
某项目为了提升钢丝绳的抗拉强度。经分析影响抗拉强度的因子有3个，分别记为A、B、C，并设定它们的低、高水平依次为A：450，470；B：8，10；C：100，400。在安排全因子试验（中心点3个）之后发现，模型弯曲显著。项目进一步安排序贯试验，整个试验方案如下表所示。请问这是哪一种响应曲面设计（）？
某六西格玛项目团队拟采用DOE对工艺进行优化，分析后发现四个可控因素A、B、C、D对试验输出Y产生影响，同时又有人提出不同的班次（有2个班）也可能有影响，但并不能确定是否班次真正有影响。现在团队准备准备先安排一次全因子试验，下列哪种方案能在满足于因子分析的条件下，使试验次数最少（）？
在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，则在选取最佳方案时，应考虑（）原因。
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（）
在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，则在选取最佳方案时，应考虑：（）
某工程师进行了一个两因子两水平、有仿行（Replicate）的试验设计，因子分别是A和B，以下是基于编码数据的Minitab的输出结果，针对这一输出结果，以下说法错误的是（）TermEffectCoefStdDevCoefTPConstant27.3131.13824.000.000A13.8756.9371.1386.090.000B35.62517.8121.13815.650.000A*B11.8755.9371.1385.220.000
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（）？
为提高某产品的质量指标，需考虑3个三水平因子：A．B．C，把这3个因子依次安排在正交表L9(34)的前三列上，通过试验和计算获得各列各水平的平均值如下： https://assets.asklib.com/psource/2014082709322897381.png 在质量指标愈大愈好的场合，利用直观分析应选取的较好因子水平组合是（）。
在多水平的混合全因子实验中，因子A、B都有3水平，因子C有2水平，需要多少次试验？（）
某六西格玛团队旨在提高精密带钢强度，已确定4个因子为关键因子，在改进阶段打算进行细致的DOE试验。4个因子均为连续变量，因子均为2水平，现欲进行全因子试验，增加3个中心点，仿行为2，那么总的试验次数为：（24+3）*2-3=35（）
在因子设计阶段,对3个因子A、B及C,进行二水平全因子共11次试验后,可以确认3者皆显着,但却发现了显着的弯曲。决定增做些试验点,形成响应曲面设计。一个团队成员建议在新设计中使用CCF(中心复合表面设计,CentralCompositeFace-CenteredDesign)。他这样建议的好处是:
在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是显着的,而A、B、D均不显着,则在选取最佳方案时,应考虑:
某六西格玛团队在项目改进阶段采用DOE寻找关键影响因素，有6个因子需要考虑，分别是A、B、C、D、E、F。根据工程分析，因素之间的交互作用肯定不存在。准备采用两水平试验设计，则下列试验安排中最经济合理的是（）
在2水平因子设计中，对应每个因子的各个水平数进行全因子析因试验，总试验次数为（)。
在4个因子A、B、C、D的全因子设计中,增加了3个中心点的试验。分析试验结果,用MINITAB软件计算,其结果如下:FactorialFit:yversusA,B,C,D<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/12621001-12624000/0b63892c5aa35b389e535df1dc88c7dd.png' />在本题中,对于输出y的标准差估算值为:
为提高某化工产品的性能指标，选择三个因子A，B，C，每个因子各取3个水平，并用正交表L9(34)安排试验(见表2.3-10表头)，根据9个试验结果可算得各水平对应的试验结果之和如表2.3-10所示。<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/3318001-3321000/e7391f304d6be6923061dac446a1d913.jpg' />用极差对因子主次排序，结果是()。
为提高某产品的产量，考虑三个3水平因子：反应温度（A）、反应压力（B）、溶液浓度（C）。当用正交表L9（34）安排试验，因子C依次放在1、2、3列上。通过试验得到各列的极差如下：因素（列号）A（1）B（2）C（3）极差R 0.77 0.42 5.87则各因子对指标的影响程度从大到小为（）。
在一个交叉分组等重复资料中，如果因子A和B的水平数分别为2和3，每个水平组合有5个重复，则互作自由度为（）。
