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2017年CMAP1新纲题库练习题(八)

发布时间:2017-03-02 10:19 -阅读数: -文章来源:这是默认来源
文章简要
1、Reshenie公司正在分析以下的决定:是开始一个研发(RD)项目,还是购买一个专利来生产一种新型传感器(公司的主要产品)。如果自己做RD,公司有两个选择:做一个复杂的RD项目来产生一个新产品,或者做一个低成本的项目来改进现有的产品特征。考虑有三种传感......
  1、Reshenie公司正在分析以下的决定:是开始一个研发(R&D)项目,还是购买一个专利来生产一种新型传感器(公司的主要产品)。如果自己做R&D,公司有两个选择:做一个复杂的R&D项目来产生一个新产品,或者做一个低成本的项目来改进现有的产品特征。考虑有三种传感器的需求水平:高、中、低。预期结果的期望价值用百万美元$显示
  采用决策树分析,选择最好的选项
 
  A、做R&D,因为它的期望价值比购买专利的期望价值高$650,000
 
  B、购买专利,因为它的期望价值比R&D选项的期望价值高$250,000
 
  C、购买专利,因为它的期望价值比R&D选项的期望价值高$1,900,000
 
  D、做R&D,因为它的期望价值比购买专利的期望价值高$1,400,000
 
  试题解析:
 
  有两个选项:做R&D或购买专利。
 
  购买专利的期望价值是=($18mx0.7)+($17mx0.1)+($14mx0.2)=$17.1m
 
  如果选择做R&D,也有两种选择:做复杂的R&D或做低成本的R&D
 
  复杂R&D的期望价值=($20mx0.8)+($16mx0.1)+($9mx0.1)=$18.5m
 
  低成本R&D的期望价值=($15mx0.6)+($19mx0.2)+($12mx0.2)=$15.2m
 
  由于复杂R&D的期望价值高于低成本的R&D,Reshenie的管理层将选择负责的R&D。最终,在做R&D和购买专利间选择。做R&D的期望价值比购买专利的期望价值高$1,400,000
 
  2、回归分析
 
  A、估计自变量(成本)
 
  B、使用概率假设来确定总的预计成本
 
  C、包含相关范围外的因素
 
  D、估计应变量(成本)
 
  试题解析:
 
  现行回归确定最佳的直线,在一个应变量和一个或多个自变量之间作客观的估计。
 
  3、Lake公司在一个高度劳动密集型的环境中,为电子行业生产专门的配件。Arc电子公司要求Lake为上月替Arc做的那种配件报价。上次的订单是80个,需要120直接人工小时来生产。Arc现在需要240各配件。Lake在所有的批次上经历80%的学习曲线。Lake完成这240个配件需要多少直接人工小时
 
  A、307.2
 
  B、256.0
 
  C、288.0
 
  D、187.2
 
  试题解析:
  根据以上的表格,80%的累计平均时间学习模型显示当累计产出翻番,每批的累计平均时间变成前面一个累计平均时间的80%。第一批(80个)的平均时间是120直接人工小时。2批(160个)的每批累计平均时间是96(0.80x120)直接人工小时。4批(320个)的每批累计平均时间是76.8(0.80x96)直接人工小时。因此,4批(320个)的总时间是307.2直接人工小时(4x76.8)。240个产品的总时间是187.2(307.2-120)直接人工小时。
 
  4、Huron公司计划投标一个特殊的项目,需要生产24,000个产品。这些产品要按批次生产,第一批次包含750个产品。根据之前的经验,随着在生产过程中累积的经验,每个产品需要的直接人工将以一个固定的百分比逐渐地变小。更能最好地估计Huron的这个项目的总成本的最好定量方法是
 
  A、本量利分析
 
  B、微分学
 
  C、线性规划
 
  D、学习曲线技术
 
  试题解析:
 
  学习曲线是当存在学习过程时估计成本的一种系统性方法。分析的计算是基于一个学习率。这个学习率是当累计产出翻番时,生产每批次的累计平均时间下降的比率。
 
  5、在不确定的条件下做决定,期望价值指的是
 
  A、不同选项行动的现值
 
  B、一个建议行动的一个既定结果的概率
 
  C、一个选项行动的潜在影响
 
  D、一个行动可能结果的加权平均
 
  试题解析:
 
  一个离散随机变量的期望价值(数学期望的平均)是每个可能结果的概率乘以这个结果,然后加总。
 
  E(x)=P(x1)x1+P(x2)x2+…+P(xn)xn
 
  E(x)=总期望价值
 
  x=代表可能结果的变量
 
  p=每种可能结果的概率
 
  n=可能结果的数量
 
  6、以下的图表中的概率显示一种新产品销售的估计
  这个公司的新产品销售在101至300之间的概率是?
 
  A、11%
 
  B、25%
 
  C、20%
 
  D、70%
 
  试题解析:
 
  销售101至300个之间的概率是101至200个的概率(0.45)加上201至300个的概率(0.25)=(0.45+0.25)=0.70,或70%
 
  7、以下的表格显示一个生产批次出现废品数量的百分比的估计概率
  废品的期望百分比是
 
  A、2.00%
 
  B、1.90%
 
  C、3.65%
 
  D、2.95%
 
  试题解析:
 
  一个离散随机变量的期望价值(数学期望的平均)是每个可能结果的概率乘以这个结果,然后加总。
 
  E(x)=P(x1)x1+P(x2)x2+…+P(xn)xn
 
  E(x)=总期望价值
 
  x=代表可能结果的变量
 
  p=每种可能结果的概率
 
  n=可能结果的数量
 
  在这个案例中,废品百分比的期望价值是0.15(0.01)+0.2(0.02)+0.3(0.03)+0.25(0.04)+0.1(0.05)=0.0015+0.004+0.009+0.01+0.005=0.0295或2.95%
 
  8、有种模型技术用于包含一系列事件,每个事件又有几种可能结果的情况。这种模型技术是
 
  A、网络分析
 
  B、蒙特卡洛模拟
 
  C、排队理论
 
  D、决策树分析
 
  试题解析:
 
  决策树是关于未来按序排列的图解,以及他们的关系、结果和概率。决策树对分析既定未来条件下的具有长期意义的短期内决策非常有用。
 
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