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（）

A.原有的11次试验结果仍然可以利用。

B.新设计仍保持有旋转性(Rotatability)。

C.新设计对每个因子仍只需安排3个水平。

D.新设计对每个因子的代码水平仍保持在(-1,1)范围内。

A.原有的11次试验结果仍然可以利用

B.新设计仍保持有旋转性（Rotatability）

C.新设计对每个因子仍只需安排3个水平

D.新设计对每个因子的代码水平仍保持在（-1，1）范围内

A.客户视频通过后，进行欺诈因子判断

B.直销业务员/渠道专员对是否击中"欺诈因子"负责

C.总监、经理复核客户的"两个来源一个用途

D.总监、经理复核不通过，应取消并根据情况进行PACP拦截及黑名单上报

A.将工人及冲压速度作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析(Two-WayANOVA)，分别计算出两个因子的显著性，并根据其显著性所显示的P值对变异原因做出判断。

B.将工人及冲压速度作为两个因子，按两个因子交叉(Crossed)的模型，用一般线性模型(GeneralLinearModel)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断。

C.将工人、冲压速度和部件作为3个因子，按三因子嵌套(Nested)结构，用全嵌套模型(FullyNestedANOVA)计算出三个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断。

D.将工人、冲压速度和部件作为3个因子，按三因子先交叉(Crossed)后嵌套(Nested)结构，用一般线性模型(GeneralLinearModel)计算出三个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断。

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

A.将工人及车床作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析(Two-Way ANOVA)，分别计算出两个因子的显著性，并根据其显著性所显示的P值对变异原因做出判断

B.将工人及车床作为两个因子，按两个因子交叉(Crossed)的模型，用一般线性模型(General LinearModel)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断

C.将工人及车床作为两个因子，按两个因子嵌套(Nested)的模型，用全嵌套模型(Fully Nested ANOVA)计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断

D.将工人、车床及立轴作为3个因子，按三因子先交叉(Crossed)后嵌套(Nested)结构，用一般线性模型(General Linear Model)计算出三个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因做出判断

A、可以通过调节不同电流焊接进气管(比如电流设定为50、55、60、65)，做一元方差分析来验证是否是显著因子;

B、可以通过调节不同电流焊接进气管，各焊接20根，来做双比例假设检验，看不同电流下漏气不良率有无显著差异;

C、可以调节不同电流来看泄气量的变化，运用相关性及一元回归分析，来判定电流对漏气性是否存在相关及是否是显著因子，如果是显著因子可以建立回归方程进行预测;

D、可以使用配对T检验，看不同电流是否有显著差异;

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

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