Selection of the Distribution Law for the Falling Number of Wheaten Flour
https://doi.org/10.36107/spfp.2022.279
Abstract
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).
References
1. Ахназарова, С. Л. & Кафаров, В. В. (1985). Методы оптимизации эксперимента в химической технологии (2-е изд., перераб. и доп.). М.: Высшая школа.
2. Грачев, Ю. П., & Плаксин, Ю. М. (2005). Математические методы планирования эксперимента. М.: ДеЛи принт.
3. Зеленский, Г. С. & Марьянова, А. И. (1999). Нормативы для пшеничной муки по «числу падения». Хлебопродукты, 2, 14.
4. 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.
5. Козьмина, Н. П. & Воронова, Е. А. (1968). Современные методы контроля свойств муки и улучшения качества хлеба. М.: ЦИНТИПИЩЕПРОМ.
6. Косован, А. П. (2008). Сборник современных технологий хлебобулочных изделий. М.: Московская типография № 2.
7. 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/VJ15.077
8. Лущик, Т. В. (2002). Разработка метода контроля и регулирования автолитической активности пшеничной муки. Хлебопечение России, 4, 20-22.
9. 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.
10. Мелешкина, Е. П. (2005). Связь числа падения со свойствами углеводно-амилазного комплекса муки. Хлебопродукты, 9, 28-31.
11. 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.
12. Халафян, А. А. (2007). STATICTICA 6.0. Статистический анализ данных (3-е изд.). М.: ООО «Бином-Пресс».
13. Цыплаков, А. С. (1999). «Число падения» и качество хлеба. Хлебопродукты, 1, 12-13.
14. 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.
15. Шмалько, Н. А. (2019). Автолитическая активность пшеничной муки с пониженными хлебопекарными свойствами. Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ», S9, 41-49.
16. Шмалько, Н. А., Бахмет, М. П. & Росляков, Ю. Ф. (2017). Организация научных исследований. Краснодар: Изд. ФГБОУ ВО «КубГТУ».
17. 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.
18. 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.2018.01356
19. Rakita, 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/FFR1502092R
20. Zarzycki, 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
Review
For citations:
Shmalko N.A. Selection of the Distribution Law for the Falling Number of Wheaten Flour. Storage and Processing of Farm Products. 2022;(1):116-132. (In Russ.) https://doi.org/10.36107/spfp.2022.279