Системи управління безпечністю харчової продукції (стр. 10 из 15)
Висновок.
В рамках цієї статті цілком усвідомлено не розглядалися інші методики визначення білка, оскільки всі вони вторинні і вимагають калібрування по методу Кьельдаля. Не дивлячись на складність комплексу устаткування, що здається, для визначення білка по Кьельдалю, використання саме цього методу аналізу, гарантує достовірність результатів, тоді як запропоноване приладове рішення дозволяє істотно збільшити відтворюваність, понизити витрату реактивів і забезпечити безпеку персоналу. Вказані моделі приладів характеризуються, перш за все, прийнятною ціною, високою надійністю і, головне, мають великий практичний досвід експлуатації на безлічі харчових виробництв в різних регіонах Росії, хоча для реалізації методу Кьельдаля звичайно можуть використовуватися прилади і інших виробників, вибір яких залежить від переваг і фінансових можливостей конкретної лабораторії.[12]
4.4 Статистична обробка результатів прямих багатократних вимірювань з незалежними равноточними спостереженнями
Задані результати серії (групи, ряду) спостережень фізичної величини Х постійного розміру (маси). Позначимо їх
, 
, де 
- число спостережень в серії. Результати спостережень вважаються незалежними і равноточными (за умовами експерименту). У загальному випадку вони можуть містити систематичну і випадкову похибку, що становлять погрішності вимірювань.Дано:
Р=0,95;
n=20;
= ±1,42 
Зведемо результати спостережень в таблицю 4.1:
Таблиця 4.1
| № | , мг/л |
| 1 | 1,148 |
| 2 | 1,159 |
| 3 | 1,102 |
| 4 | 1,120 |
| 5 | 1,149 |
| 6 | 1,157 |
| 7 | 1,112 |
| 8 | 1,118 |
| 9 | 1,150 |
| 10 | 1,156 |
| 11 | 1,117 |
| 12 | 1,178 |
| 13 | 1,138 |
| 14 | 1,165 |
| 15 | 1,128 |
| 16 | 1,175 |
| 17 | 1,139 |
| 18 | 1,168 |
| 19 | 1,127 |
| 20 | 1,167 |
Завдання. За наслідками багатократних спостережень визначити найбільш достовірне значення вимірюваної фізичної величини і його довірчі межі.
Методика обробки.
Завдання перевірки гіпотези про вид функції щільності розподілу результатів багаторазових вимірювань формується так: існує серія (група, ряд) результатів вимірювань фізичної величини того самого розміру, який отриман експериментально і висловлюється гіпотеза про те, що ці результати можна вважати реалізаціями випадкової величини з явною передбачуваною формою функції щільності розподілу. У найпростішому випадку вид цієї функції можна встановити по вигляду гістограми, побудованої за результатами багаторазових вимірювань. Проте цей підхід дає досить грубе уявлення про закон розподілу. Тому для перевірки гіпотези необхідно користуватись методами математичної статистики.
1. Систематичні погрішності з результатів спостережень виключити не вдається, тому що неможливо їх виявити. Вони відносяться до не виключених систематичних похибок або до не виключених залишків систематичних похибок. В цьому випадку проводиться оцінка меж
кожної j-той (або сумарної) не виключеної систематичної похибки або їх залишків. Аналізують серію результатів спостережень на наявність промахів. У нашому випадку промахи не виявлені, отже з серії спостережень ми нічого не виключаємо.2. Перевіряють відповідність експериментального закону розподілу результатів спостережень
нормальному.Для цього використовують різні критерії згоди, серед яких найбільш широке застосування знаходять складений критерій і критерій W. При виконанні курсової роботи може використовуватися будь-який з цих критеріїв.Відомо декілька таких званих критеріїв згоди, зокрема критерій К. Пірсона (хі-квадрат), критерій Мізеса-Смірнова (w2), критерій Колмагорова і складений критерій.
Для перевірки гіпотези щодо нормального розподілу широко застосовується складений критерій. Тому що він включає два незалежні критерії і використовується при перевірці гіпотези коли кількість результатів спостережень у нас 10
. У нашому випадку n=20, саме тому і використовується даний критерій.Складений критерій включає два незалежні критерії, їх позначають I і II. Перший з цих критеріїв (критерій I) забезпечує перевірку відповідності розподілу експериментальних даних нормальному закону розподілу, а другий критерій (критерій II) - на краях розподілу. Якщо при перевірці не задовольняється хоч би один з цих критеріїв, то гіпотеза про нормальність розподілу результатів спостережень відкидається.[13]
а) для перевірки гіпотези про нормальність розподілу початкової серії результатів спостережень по критерію I обчислюють параметр (показник)
, визначуваний співвідношенням: 
, (4.1)де
- середнє арифметичне результатів спостережень 
; 
- зміщена оцінка СКО результатів спостережень.Зведемо в таблицю 4.2, вирази, які знадобляться для подальших розрахунків.
Таблиця 4.2
| № |  |  |  2 |
| 1 | 1,148 | 0,00435 | 1,89225Е-05 |
| 2 | 1,159 | 0,01535 | 0,000235622 |
| 3 | 1,102 | 0,04165 | 0,001734723 |
| 4 | 1,120 | 0,02365 | 0,000559322 |
| 5 | 1,149 | 0,00535 | 2,86225Е-05 |
| 6 | 1,157 | 0,01335 | 0,000178222 |
| 7 | 1,112 | 0,03165 | 0,001001723 |
| 8 | 1,118 | 0,02565 | 0,000657922 |
| 9 | 1,150 | 0,00635 | 4,03225Е-05 |
| 10 | 1,156 | 0,01235 | 0,000152522 |
| 11 | 1,117 | 0,02665 | 0,000710223 |
| 12 | 1,178 | 0,03435 | 0,001179922 |
| 13 | 1,138 | 0,00565 | 3,19225Е-05 |
| 14 | 1,165 | 0,02135 | 0,000455822 |
| 15 | 1,128 | 0,01565 | 0,000244923 |
| 16 | 1,175 | 0,03135 | 0,000982822 |
| 17 | 1,139 | 0,00465 | 2,16225Е-05 |
| 18 | 1,168 | 0,02435 | 0,000592922 |
| 19 | 1,127 | 0,017 | 0,000277223 |
| 20 | 1,167 | 0,02335 | 0,000545222 |
(4.2) 
(4.3) 
= 0,38405 (4.4) 
= 0,00965055 (4.5)Зміщена оцінка
СКО:
, (4.6) 
мг/лПідставляємо значення для обчислення параметра
: 
=0,8768Результати спостережень
вважаються розподіленими по нормальному закону, якщо виконується умова: 
де
та 
- квантилі розподілу параметра d.Їх знаходять по табл. П.1 додатку [13] значень α - процентних точок розподілу параметра d за заданим обсягом вибірки n і прийнятому для критерію I рівню значущості α1.
=1-Р; Р = 0,95; =0,05; 
; 
;Методом інтерполяції знаходимо параметри d для n=20, при
=0,1.Для зручного обчислення зведемо дані П.1 додатка (13) у таблицю 4.3
Крок таблиці h=5
Таблиця 4.3
| X0=16 | Х=20 | Х1=21 |
| У0=0,8884 | У | У1=0,8768 |
g=
, (4.7)g=
=0,8