A.判断模型与数据的拟合是否有问题
B.判断各主效应与交互效应是否显着
C.协助寻找出因子的最佳设置,以使响应变量达到最优化
D.判断试验过程中试验误差是否有不正常的变化
第1题:
第2题:
给出下列结论: (1)在回归分析中,可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果,R方越大,模型的拟合效果越好; (2)在回归分析中,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越大,模型的拟合效果越好; (3)在回归分析中,可用相关系数r的值判断模型的拟合效果,r越小,模型的拟合效果越好; (4)在回归分析中,可用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽,说明模型的拟合精度越高。 以上结论中,正确的有()个
第3题:
关于响应曲面设计,以下说法正确的是()
第4题:
在一个试验设计的分析问题中,建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法:一是对各因子的代码值(CodeUnits)建立回归方程;二是直接对各因子的原始值(UncodedUnits)建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时,要进行对各因子回归系数的显著性检验,可以使用这两种方法中的哪一种()?
第5题:
以下对试验设计DOE表述错误的是()
第6题:
下面关于残差分析的叙述不正确的是()
第7题:
GPS网三维平差中,观测值改正数检验的目的是()。
第8题:
响应曲面设计是在部分因子试验设计或全因子试验设计分析中发现有弯曲现象后再增补一些试验点分析的设计
序贯试验是指先后使用两个阶段完成试验全部试验的策略
中心复合设计CCD必须是序贯试验
响应曲面设计的拟合模型中包含二次项
第9题:
在“中心点”处安排试验,可以估计出试验误差即随机误差
在“中心点”处安排试验,只能安排因子为连续型变量的试验,“中心点”为各因子高水平与低水平的平均值
在“中心点”处安排试验,增加了对于响应变量可能存在的弯曲趋势估计的能力
在“中心点”处安排试验,可判断试验过程中出现的不正常状况
第10题:
通过残差的分布形态判断是否还存在其他潜在的关键X
通过残差分布的随机性,判断所选择的回归模型是否合适
通过残差的分布,判断X对Y影响是否显著
通过残差的分布,判断是否有远离模型的异常观测值存在
第11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12题:
分析回归系数的经济含义是否合理
分析变量之间相关的方向
分析估计的模型对数据的拟合效果如何
分析变量之间相关的程度
对模型进行假设检验
第13题:
第14题:
在进行回归分析时,要对残差进行分析和诊断,这样做的目的是()
第15题:
某工程师在六西格玛项目中关于选择试验设计方案与团队成员产生了分歧,该试验有6个因子,皆为连续型变量,根据工程经验,并非所有因子都显著。他准备用两水平设计,但是有的工程师认为个别因子与响应之间可能存在非线性,建议用三水平设计,为了用较少的试验次数得到响应与因子的模型,你认为哪些是可以实现试验次数较少的试验设计方案:()
第16题:
在某全因子试验,其响应变量为产品的合格率,下列说法正确的是()
第17题:
改进阶段中,安排了试验的设计与分析。仅对新建立的模型进行一般的统计分析是不够的,还必须进行残差的诊断。这样做的目的是()
第18题:
一般情况下,使用估计的回归方程之前,需要对模型进行的检验有()。
第19题:
结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等
进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否很好,看能否进一步改进模型
进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温度及反应时间
进行因子试验设计,看是否还有其它变量也对产量有影响,扩大因子选择的范围
第20题:
直接可以进行方差分析
响应变量服从正态分析,是可以进行方差分析
直接可以拟合选定模型
需将响应变量转化无限实数之后,再拟合选定模型,模型才有意义
第21题:
对
错
第22题:
判断基线向量中是否存在粗差
判断平差的基线向量随机模型是否存在误差
判断控制网是否超限
判断残差的存在
第23题:
残差值是指实际观测值与拟合值之间的差异
分析时必须判断残差数据是否为常态
残差分析是用来确认模型是否合适
实际观测值随时间的推移而存在连续下降说明残差良好