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2025年质量工程师实验设计模型ADEQUACYCHECKING（模型充分性检验）专题试卷及解析判断题

2025年质量工程师实验设计模型adequacychecking（模

型充分性检验）专题试卷及解析判断题

第三部分：判断题（共10题，每题1分）

1、模型充分性检验是实验设计过程中验证模型是否能够准确描述实验数据的重要

步骤。

【答案】√

【解析】正确。模型充分性检验是实验设计分析中的关键环节，用于评估所建立的

统计模型是否能够充分解释实验数据中的变异和关系。知识点：模型充分性检验是实验

设计分析流程中的必要步骤，用于验证模型的适用性和准确性。易错点：有些人可能认

为模型建立后无需检验即可直接应用，忽视了模型充分性检验的重要性。

2、在实验设计中，残差分析是进行模型充分性检验的唯一方法。

【答案】×

【解析】错误。残差分析是模型充分性检验的重要方法之一，但不是唯一方法。模

型充分性检验还包括拟合优度检验、方差分析、预测能力评估等多种方法。知识点：模

型充分性检验是一个综合性的评估过程，需要多种统计方法结合使用。易错点：过于依

赖单一检验方法，忽视多角度验证模型充分性的必要性。

3、模型充分性检验通常在实验设计的数据收集阶段之前进行。

【答案】×

【解析】错误。模型充分性检验是在实验数据收集完成并建立初步模型之后进行的，

目的是评估已建立模型对实际数据的拟合程度。知识点：实验设计的基本流程包括问题

定义、实验设计、数据收集、模型建立、模型检验和结果应用等步骤，模型充分性检验

属于模型建立后的评估环节。易错点：混淆实验设计各阶段的顺序，错误地将模型检验

置于数据收集之前。

4、在模型充分性检验中，如果残差呈现随机分布状态，则表明模型拟合良好。

【答案】√

【解析】正确。残差分析是模型充分性检验的重要方法，当残差呈现随机分布、无

明显模式时，表明模型已经捕捉了数据中的主要信息，未解释的变异是随机的，模型拟

合良好。知识点：残差分析通过检查残差的分布模式来评估模型的充分性，随机分布的

残差是良好拟合的标志。易错点：误认为残差应该呈现某种特定模式，而实际上随机分

布才是理想状态。

5、模型充分性检验只需要考虑模型的拟合优度，无需考虑模型的预测能力。

【答案】×

【解析】错误。模型充分性检验不仅需要评估模型对已有数据的拟合程度，还需要

考察模型的预测能力和稳健性。一个好的模型应该在拟合现有数据的同时，也具备良好

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的预测能力。知识点：模型充分性检验是综合评估过程，包括拟合优度、预测能力、稳

健性等多个方面。易错点：过于关注模型对历史数据的拟合，忽视模型对未来数据的预

测能力，导致过拟合问题。

6、在实验设计中，模型充分性检验的结果如果表明模型不充分，应该直接放弃该

模型并重新设计实验。

【答案】×

【解析】错误。当模型充分性检验表明模型不充分时，首先应该尝试改进模型，如

增加交互项、考虑非线性关系、变换变量等，而不是立即放弃模型或重新设计实验。知

识点：模型改进是实验设计分析中的重要环节，包括模型扩展、变量变换、异常值处理

等多种方法。易错点：面对模型不充分的情况时，过于激进地重新开始，而忽略了通过

模型改进可能解决问题的可能性。

7、在模型充分性检验中，R²值越高，表明模型越充分。

【答案】×

【解析】错误。虽然R²值是衡量模型拟合优度的指标之一，但仅凭R²值高低不能

完全判断模型是否充分。过高的R²可能表明模型过拟合，缺乏预测能力。模型充分性

需要综合多种指标和方法进行评估。知识点：R²值只是模型评估的指标之一，还需要

结合调整R²、预测R²、残差分析等多种方法综合判断模型充分性。易错点：过度依赖

R²值这一单一指标，忽视模型评估的综合性。

8、模型充分性检验可以完全避免实验设计中的错误结论。

【答案】×

【解析】错误。模型充分性检验是评估模型适用性的重要工具，但不能完全避免实

验设计中的错误结论。它只能降低错误结论的风险，但实验设计、数据收集、模型假设

等多方面因素都可能影响最终结论的准确性。知识点：模型充分性检验是质量控制的重

要环节，但不是万能的，需要与实验设计的其他质量控制措施结合使用。易错点：高估

模型充分性检验的作用，认为它可以