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更多“频次检验中的接受标准N=3，C=1表示抽查3个零件中允许有1…”相关的问题
]利用WAGEPRC.RAW中的月度数据，我们估计了如下分布滞后模型：
(i)描述估计的滞后分布。gwage的哪一个滞后对gprice的影响最大？哪一个滞后的系数最小？
(ii)哪些滞后的：统计量小于2？
(iii)估计的长期倾向是多少？它与1有很大不同吗？解释本例中的LRP告诉了我们什么？
(iv)你将用什么样的模型来直接求出LRP的标准误？
(v)你将怎样检验gwage的6阶以上滞后的联合显著性？F分布的df是多少？(注意：你又失去了6个观测。)
A.15:1的适合性检验
B.9:3:4的适合性检验
C.9:3:3:1的适合性检验
D.2×2列联表的独立性检验
E.4×3列联表的独立性检验
A.(20±1)℃
B.(20±2)℃
C.(20±3)℃
D.(20±5)℃
一个去除了质量变化的所有特殊原因的生产过程被称为是稳定的或者是在统计控制中的。剩余的变化只是简单的随机变化。假如随机变化太大，则管理部门不能接受，但只要消除变化的共同原因，便可减少变化(Deming,1982,1986,DeVor,Chang,和Sutherland,1992)。
通常的做法是将产品质量的特征绘制到控制图上，然后观察这些数值随时间如何变动。例如，为了控制肥皂中碱的数量，可以每小时从生产线中随机地抽选n=5块试验肥皂作为样本，并测量其碱的数量，不同时间的样本含碱量的均值
描绘在下图中。假设这个过程是在统计控制中的
，则文的分布将具有过程的均值μ，标准差具有过程的标准差除以样本容量的平方根下面的控制图中水平线表示过程均值，两条线称为控制极限度，位于μ的上下的位置
。假如
落在界限的外面，则有充分的理由说明目前存在变化的特殊原因，这个过程一定是失控的。
当生产过程是在统计控制中时，肥皂试验样本中碱的百分比将服从μ=2%和σ=1%的近似的正态分布。
(1)假设n=4,则上下控制极限应距离μ多么远？
(2)假如这个过程是在控制中，则落在控制极限之外的概率是多少？
(3)假设抽取样本之前，过程均值移动到μ=3%，则由样本得出这个过程失控的(正确的)结论的概率是多少？
A.车间主任
B.法人
C.委托人
D.经理
