к.т.н., доцент, кафедра пищевой инженерии, ул. Московская, 2, г. Краснодар, 350072, Россия
Cand. Sci. (Engin.), associate professor, food engineering department, Moskovskaya St., 2, Krasnodar, 350072, Russia
д.т.н., доцент, зав. кафедрой биотехнологий пищевых продуктов из растительного и животного сырья, ул. Земляной Вал, 73, г. Москва, 109004, Россия
Dr. Sci. (Engin.), associate professor, head of department of biotechnology of food products from plant and animal raw materials, Zemlyanoy Val, 73, Moscow, 109004, Russia
аспирант, ассистент кафедры биотехнологий пищевых продуктов из растительного и животного сырья, ул. Земляной Вал, 73, г. Москва, 109004, Россия
graduate student, assistant lecturer of department of biotechnology of food products from plant and animal raw materials, Zemlyanoy Val, 73, Moscow, 109004, Russia
к.т.н., доцент, зав. кафедрой систем автоматизированного управления, ул. Земляной Вал, 73, г. Москва, 109004, Россия
Cand. Sci. (Engin.), associate professor, head of department of automated control systems, Zemlyanoy Val, 73, Moscow, 109004, Russia
к.б.н., доцент, директор Башкирского института технологий и управления (филиал), ул. Смоленская, 34, г. Мелеуз, 453856, Россия
Cand. Sci. (Biol.), associate professor, manager of bashkir institute of technology and management (branch), Smolenskaya st., 34, Meleuz, 453856, Russia
Выборочное распределение наблюдений изучается с целью исследования вариационного признака, при этом измеряемую величину рассматривают как случайную. В практических целях эмпирическое распределение случайной величины оценивается близостью к теоретическому закону. Проверке подвергается статистическая гипотеза принадлежности выборочных данных к генеральной совокупности при помощи критериев согласия. Объектом данного исследования послужили наблюдения числа падения кукурузной муки, являющейся рецептурным компонентом хлебобулочных изделий. В мировой практике метод числа падения для сырья из кукурузы используется в качестве эталонного для установления референсных интервальных значений, обнаруживая вариацию исследуемого признака. Целью данной работы явилось изучение выборочного распределения наблюдений числа падения кукурузной муки для определения репрезентативности выборки опытных данных. Полагаясь на теорему Гливенко о целесообразности группирования выборочных данных в вариационный ряд с целью замены функции распределения генеральной совокупности на выборочную функцию распределения, вначале исследований произвели преобразование выборочных данных в статистический ряд. Материалом исследования послужил промышленный образец кукурузной муки тонкого помола, соответствующий требованиям ГОСТ 14176-69 «Мука кукурузная. Технические условия». Число падения изучали при реализации стандартного метода на приборе ПЧП-99 по ГОСТ ISO 2093-2016 «Зерно и продукты его переработки. Определение числа падения методом Хагберга-Пертена». Интервальный вариационный ряд изучали по широкому перечню характеристик: показателям центра распределения (выборочная средняя, мода, медиана, квартили, децили), показателям вариации (размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, несмещенная оценка дисперсии, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, линейный коэффициент вариации, коэффициент осцилляции), показателям формы распределения (относительный показатель квартильной вариации, коэффициент асимметрии, структурный коэффициент асимметрии Пирсона, показатель эксцесса), показателям интервального оценивания центра генеральной совокупности (доверительные интервалы для генерального среднего, интервальное оценивание генеральной доли, т.е. вероятности события). Для изучаемой случайной величины числа падения кукурузной муки гипотезу о нормальном распределении доказали с помощью показателей асимметрии и эксцесса, а также при применении правила 3σ сигм. В результате расчетов установили репрезентативность выборочных данных в отношении варьирования изучаемого признака в генеральной совокупности.
The sample distribution of observations is studied in order to study the variational feature, while the measured value is considered as random. For practical purposes, the empirical distribution of a random variable is estimated by proximity to the theoretical law. The statistical hypothesis of the sample data belonging to the general population is tested using the consent criteria. The object of this study was the observation of the falling number of corn flour, which is a prescription component of bakery products. In world practice, the falling number method for raw materials from corn is used as a reference for establishing reference interval values, detecting a variation of the studied trait. The purpose of this work was to study the sample distribution of observations of the falling number of corn flour to determine the representativeness of the sample of experimental data. Relying on Glivenko's theorem on the expediency of grouping sample data into a variation series in order to replace the distribution function of the general population with a sample distribution function, at the beginning of the research, the sample data were converted into a statistical series. The research material was an industrial sample of fine-ground corn flour that meets the requirements of GOST 14176-69 "Corn flour. Technical conditions". The falling number was studied when implementing the standard method on the PPP-99 device according to GOST ISO 2093-2016 "Grain and its processed products. Determination of the number of falls by the Hagberg-Perten method". The interval variation series was studied according to a wide list of characteristics: distribution center indicators (sample mean, mode, median, quartiles, deciles), variation indicators (span, average linear deviation, variance, unbiased variance estimate, mean square deviation, coefficient of variation, linear coefficient of variation, oscillation coefficient), distribution form indicators (relative quartile variation index, asymmetry coefficient, Pearson structural asymmetry coefficient, kurtosis index), indicators of interval estimation of the center of the general population (confidence intervals for the general average, interval estimation of the general share, i.e. the probability of an event). For the studied random variable of the falling number of corn flour, the hypothesis of a normal distribution was proved using the indicators of asymmetry and kurtosis, as well as using the 3σ sigma rule. As a result of the calculations, the representativeness of the sample data with respect to the variation of the studied trait in the general population was established
The authors declare that there are no conflicts of interest present.