在农田试验中，考虑两个因子：浇水量A和施肥量B。A有两水平：水少、水多；B有两水平：肥少、肥多。以产量Y（单位：公斤）为响应变量，由试验得到如下数据：

	水少	水多
肥少	300	320
肥多	340	390

则交互作用 A*B 的效应为：（）

在2水平全因子试验中，通过统计分析发现因子C及A*B的交互作用是显著的，而A、B、D都不显著，在选取最佳方案时，应考虑：（）

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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（）

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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：（）

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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。

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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（）

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为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题，在经过2水平的4个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为70cm。响应变量Y为延伸量（单位为cm）。在代码化后的回归方程中，A因子的回归系数是4。问，换算为原始变量（未代码化前）的方程时，此回归系数应该是多少？（）

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试验设计中，要考虑A、B、C、D、E共5个因子，及二阶交互作用AB及BC。试验次数最少的设计是（）

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某六西格玛项目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：（）

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在部分实施的因子试验设计中，考虑了A，B，C，D，E及F共6个因子，准备进行16次试验。在计算机提供的混杂别名结构表（Alias Structure Table）中，看到有二阶交互作用效应AB与CE相混杂（Confounded），除此之外还有另一些二阶交互作用效应相混杂，但未看到任何主效应与某二阶交互作用效应相混杂。此时可以断定本试验设计的分辩度（Resolution）是（）.

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