在进行响应面设计时，我们有3中设计方法。当因子数量为4时，CCD试验点数分别是：立方体点（）个，星点（）个，中心点（）个。

在因子设计阶段，对3个因子A、B、C进行两水平全因子的8次试验加上3个中心点试验后，可以确认3个主因子皆显著，但却发现了显著的弯曲，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（中心复合外切设计，CentralCompositeCircumscribe）设计，他这样建议的好处是（）

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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（）

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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者皆显著，但却发现了显著的弯曲。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，Central Composite Face-Centered Design）。他这样建议的好处是（）

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在稳健参数设计领域，现在公认较好的试验与建模方法有两种不同类型：一种是（）进行位置与散度建模，另一种是用（）进行响应建模。

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在试验设计的最后阶段，已经确认了3个关键影响因素，且3个因素的影响可能非线性，我们想知道响应变量Y究竟如何依赖于3个关键影响因素，进而找到自变量的设置，使得响应变量能取得最佳值（望大或望小），选择哪种设计较好？（）

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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（）

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在进行响应曲面设计中，常常选用CCD方法而不用BOX-Beknken设计，其最主要理由是（）.

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为了获取关于提高特种钢的弹性值的有关信息，安排了一个3因子的全因子试验设计，进行了23+4共12次试验。在分析问题时发现，模型拟合并不好，主要是各因子的弯曲效应显著。经领导批准后，可以安排响应曲面设计。由于经费很紧张，希望尽量利用这12次试验结果数据，但有两个因子在因子试验时已处于试验范围的边界上。问：这时候应采取下列哪种设计？（）

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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（）？

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