spfpХранение и переработка сельхозсырьяStorage and Processing of Farm Products2072-96692658-767XРОСБИОТЕХ10.36107/spfp.2022.279spfp-279Research ArticleИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ВЕЩЕСТВ И ПРОДУКЦИИ АПКRESEARCH ON TRAITS OF SUBSTANCES AND AGRIBUSINESS PRODUCTSПодбор закона распределения для числа падения пшеничной мукиSelection of the Distribution Law for the Falling Number of Wheaten Flourhttps://orcid.org/0000-0002-8939-0265ШмалькоНаталья АнатольевнаShmalkoNatalya A.kafedra-tith@yandex.ruФГБОУ ВО "Кубанский государственный технологический университет"РоссияKuban State University of TechnologyRussian Federation20222803202201116132Copyright © Шмалько Н.А., 20222022Шмалько Н.А.Shmalko N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.spfp-mgupp.ru/jour/article/view/279

Достоверность результатов эксперимента в значительной степени определяется точностью измерений, когда выборочные данные являются случайными числами. В прикладной задаче вместо определения для случайной величины закона распределения вероятностей прибегают к описательной статистике переменных при помощи числовых характеристик. Принадлежность эмпирического распределения случайной величины к известному распределению доказывается с помощью критериев согласия, устанавливающих допустимое несовпадение экспериментальной частоты попадания результата в тот или иной интервал с частотой, вычисленной для этих интервалов. Проверка отклонения распределения вероятностей от нормального распределения позволяет отклонить нулевую гипотезу в пользу альтернативной при заданном уровне значимости (α = 0,05), если эмпирическое распределение значений измерений числа падения (n = 100) искажено (√(β_1 ) = 3,92) и имеет большую кривизну (β_2 = 346,93) при одновременном выполнении неравенства β_2≥(√(β_1 ))^2+1. С целью получения выборок измерения числа падения, подчиняющихся известным законам распределения, произведено статистическое моделирование на основе алгоритма генерации случайного числа в модуле «Анализ данных» в прикладном пакете MS Excel 2007. Сравнение значений критерия мощности Пирсона для выборки генерированной случайной величины показало закономерность повышения вероятности того, что проверяемая случайная величина имеет предполагаемый закон распределения: от равномерного распределения к нормальному и модельному равномерному распределению. Принимается гипотеза о соответствии закона модельного распределения равномерному распределению, поскольку рассчитанный параметр р-уровень значимости критерия, определяющий вероятность ошибки при отклонении гипотезы о нормальности, достигает 0,99256 (что значительно больше 0,05).

The reliability of the experimental results is largely determined by the measurement accuracy when the sample data are random numbers. In an applied problem, instead of defining the probability distribution law for a random variable, it resorts to descriptive statistics of variables using numerical characteristics. The fact that the empirical distribution of a random variable belongs to a known distribution is proved using goodness of fit criteria that establish the permissible discrepancy between the experimental frequency of the result falling into a particular interval with the frequency calculated for these intervals. Checking the deviation of the probability distribution from the normal distribution allows you to reject the null hypothesis in favor of the alternative at a given level of significance (α = 0,05), if the empirical distribution of the falling number measurement values (n = 100) is distorted (√(β_1 ) = 3,92)  and has a large curvature (β_2 = 346,93) while fulfilling the inequality β_2≥(√(β_1 ))^2+1. In order to obtain samples for measuring the falling number, obeying the known distribution laws, statistical modeling was performed based on the random number generation algorithm in the "Data Analysis" module of MS Excel. Comparison of the values of the Pearson power criterion for the sample of the generated random variable showed a regularity of the increase in the probability that the tested random variable has an assumed distribution law: from rectangular distribution to normal and model rectangular distribution. The hypothesis about the correspondence of the model distribution law to the rectangular distribution is accepted, since the calculated parameter p-level of significance of the criterion, which determines the probability of error when the hypothesis of normality is rejected, reaches 0,99256 (which is significantly more than 0,05).

 

закон распределениячисло паденияпшеничная мукагипотезагенерация случайных чиселdistribution lawfalling numberwheaten flourhypothesisrandom number generation.ReferencesАхназарова, С. Л. & Кафаров, В. В. (1985). Методы оптимизации эксперимента в химической технологии (2-е изд., перераб. и доп.). М.: Высшая школа.Ахназарова, С. Л. & Кафаров, В. В. (1985). Методы оптимизации эксперимента в химической технологии (2-е изд., перераб. и доп.). М.: Высшая школа.Грачев, Ю. П., & Плаксин, Ю. М. (2005). Математические методы планирования эксперимента. М.: ДеЛи принт.Грачев, Ю. П., & Плаксин, Ю. М. (2005). Математические методы планирования эксперимента. М.: ДеЛи принт.Зеленский, Г. С. & Марьянова, А. И. (1999). Нормативы для пшеничной муки по «числу падения». Хлебопродукты, 2, 14.Зеленский, Г. С. & Марьянова, А. И. (1999). Нормативы для пшеничной муки по «числу падения». Хлебопродукты, 2, 14.Зотова, Н. Б., Соседов, Н. И. & Вакар, А. Б. (1975). Изменение осахаривающей способности и «числа падения» в муке из нормальной и поврежденной клопом-черепашкой в разные фазы созревания пшеницы. Хранение и переработка зерна, 1, 14-15.Зотова, Н. Б., Соседов, Н. И. & Вакар, А. Б. (1975). Изменение осахаривающей способности и «числа падения» в муке из нормальной и поврежденной клопом-черепашкой в разные фазы созревания пшеницы. Хранение и переработка зерна, 1, 14-15.Козьмина, Н. П. & Воронова, Е. А. (1968). Современные методы контроля свойств муки и улучшения качества хлеба. М.: ЦИНТИПИЩЕПРОМ.Козьмина, Н. П. & Воронова, Е. А. (1968). Современные методы контроля свойств муки и улучшения качества хлеба. М.: ЦИНТИПИЩЕПРОМ.Косован, А. П. (2008). Сборник современных технологий хлебобулочных изделий. М.: Московская типография № 2.Косован, А. П. (2008). Сборник современных технологий хлебобулочных изделий. М.: Московская типография № 2.Крупнов, В. А. & Крупнова О. В. (2015). Подходы по улучшению качества зерна пшеницы: селекция на число падения. Вавиловский журнал генетики и селекции, 19(1), 604-612. https://doi.org/10.18699/VJ15.077Крупнов, В. А. & Крупнова О. В. (2015). Подходы по улучшению качества зерна пшеницы: селекция на число падения. Вавиловский журнал генетики и селекции, 19(1), 604-612. https://doi.org/10.18699/VJ15.077Лущик, Т. В. (2002). Разработка метода контроля и регулирования автолитической активности пшеничной муки. Хлебопечение России, 4, 20-22.Лущик, Т. В. (2002). Разработка метода контроля и регулирования автолитической активности пшеничной муки. Хлебопечение России, 4, 20-22.Марьянова, А. И., Царькова, Н. & Шелковников М. (1996). Определение амилолитической активности зерна и муки по числу падения на приборе ПЧП-3. Хлебопродукты, 9, 19-20.Марьянова, А. И., Царькова, Н. & Шелковников М. (1996). Определение амилолитической активности зерна и муки по числу падения на приборе ПЧП-3. Хлебопродукты, 9, 19-20.Мелешкина, Е. П. (2005). Связь числа падения со свойствами углеводно-амилазного комплекса муки. Хлебопродукты, 9, 28-31.Мелешкина, Е. П. (2005). Связь числа падения со свойствами углеводно-амилазного комплекса муки. Хлебопродукты, 9, 28-31.Панкратьева, И. А., Береш, И. Д., Алексеева, Н. В., Швецова, И. А. & Семикина, Л. И. (1977). Исследование амилолитической активности продуктов помола проросшего зерна пшеницы. Труды ВНИИЗ, 87, 79-85.Панкратьева, И. А., Береш, И. Д., Алексеева, Н. В., Швецова, И. А. & Семикина, Л. И. (1977). Исследование амилолитической активности продуктов помола проросшего зерна пшеницы. Труды ВНИИЗ, 87, 79-85.Халафян, А. А. (2007). STATICTICA 6.0. Статистический анализ данных (3-е изд.). М.: ООО «Бином-Пресс».Халафян, А. А. (2007). STATICTICA 6.0. Статистический анализ данных (3-е изд.). М.: ООО «Бином-Пресс».Цыплаков, А. С. (1999). «Число падения» и качество хлеба. Хлебопродукты, 1, 12-13.Цыплаков, А. С. (1999). «Число падения» и качество хлеба. Хлебопродукты, 1, 12-13.Черных, В. Я., Ширшиков, М. А., Белоусова, Е. М., & Лущик, Т. В. (2000). Информационно-измерительная система для оценки хлебопекарных свойств муки. Хлебопродукты, 8, 21-25.Черных, В. Я., Ширшиков, М. А., Белоусова, Е. М., & Лущик, Т. В. (2000). Информационно-измерительная система для оценки хлебопекарных свойств муки. Хлебопродукты, 8, 21-25.Шмалько, Н. А. (2019). Автолитическая активность пшеничной муки с пониженными хлебопекарными свойствами. Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ», S9, 41-49.Шмалько, Н. А. (2019). Автолитическая активность пшеничной муки с пониженными хлебопекарными свойствами. Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ», S9, 41-49.Шмалько, Н. А., Бахмет, М. П. & Росляков, Ю. Ф. (2017). Организация научных исследований. Краснодар: Изд. ФГБОУ ВО «КубГТУ».Шмалько, Н. А., Бахмет, М. П. & Росляков, Ю. Ф. (2017). Организация научных исследований. Краснодар: Изд. ФГБОУ ВО «КубГТУ».Codina, G. G. & Leahu, A. (2009). The improvement of the quality of wheat flour with a lower content of α-amylase through the addition of different enzymatic products. Lucrări Ştiinţifice, 52, 629-635.Codina, G. G. & Leahu, A. (2009). The improvement of the quality of wheat flour with a lower content of α-amylase through the addition of different enzymatic products. Lucrări Ştiinţifice, 52, 629-635.Newberry, M., Zwart, A. B., Whan, A., Mieog, J. C., Sun, M., Leyne, E., Pritchard, J., Daneri-Castro, S. N., Ibrahim, K., Diepeveen, D., Howitt, C. A. & Ral, J-P. F. (2018). Does Late Maturity Alpha-Amylose Impact Wheat Baking Quality? Frontiers in Plant Science, 9, 1356 https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01356Newberry, M., Zwart, A. B., Whan, A., Mieog, J. C., Sun, M., Leyne, E., Pritchard, J., Daneri-Castro, S. N., Ibrahim, K., Diepeveen, D., Howitt, C. A. & Ral, J-P. F. (2018). Does Late Maturity Alpha-Amylose Impact Wheat Baking Quality? Frontiers in Plant Science, 9, 1356 https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01356Rakita, S. M., Torbica, A. M., Dokić, L. P., Tomić, J. M., Pojić, M. M., Hadnadev, M. S. & Hadnadev-Dapčević, T. R. (2015). Alpha-amylase activity in wheat flour and breadmaking properties in relation to different climatic conditions. Food and Feed Research, 42(2), 91-99. https://doi.org/10.5937/FFR1502092RRakita, S. M., Torbica, A. M., Dokić, L. P., Tomić, J. M., Pojić, M. M., Hadnadev, M. S. & Hadnadev-Dapčević, T. R. (2015). Alpha-amylase activity in wheat flour and breadmaking properties in relation to different climatic conditions. Food and Feed Research, 42(2), 91-99. https://doi.org/10.5937/FFR1502092RZarzycki, P. & Sobota, A. (2015). Effect of storage temperature on falling number and apparent viscosity of gruels from wheat flours. Journal of Food Science and Technology-Mysore, 52(1), 437-443. https://doi.org/10.1007/s13197-013-0975-1Zarzycki, P. & Sobota, A. (2015). Effect of storage temperature on falling number and apparent viscosity of gruels from wheat flours. Journal of Food Science and Technology-Mysore, 52(1), 437-443. https://doi.org/10.1007/s13197-013-0975-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.