СОДЕРЖАНИЕ
Введение. 3
1 Статистические методы управления процессами. 5
1.1 Применение статистических инструментов контроля качества при производстве и контроле качества продукции. 5
1.2 Роль корреляционно - регрессионного анализа в обработке. 7
экономических данных. 7
1.3 Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности. 9
2 Особенности производства творога. 18
2.1 Описание технологического процесса производства творога. 18
2.2 Обеспечение качества и безопасности творога. 23
2.3 Возможные виды несоответствий при изготовлении творога. 26
3 Практическая часть. 30
Заключение. 33
Список использованных источников. 34
Введение
Молочная промышленность является одной из важнейших отраслей агропромышленного комплекса по обеспечению населения продовольствием. Кисломолочные продукты имеют большое значение в питании человека благодаря лечебным и диетическим свойствам, приятному вкусу, легкой усвояемости.
Творог является одним из самых древних кисломолочных продуктов, который римский философ Колумелла еще в I веке нашей эры назвал "желательным блюдом на столах богатых и бедных". Сейчас творог часто называют пищей, не знающей запретов. Творог одинаково рекомендуется и здоровым и больным, и старикам и детям.
Творог — продукт, полноценный по биологическому составу, хорошо усваивается. Значительная роль творога в рациональном питании объясняется его составом. Прежде всего ценность творога заключается в большом и полном наборе незаменимых аминокислот, содержании в нем белка, минеральных веществ, в том числе многих микроэлементов, молочного сахара. В твороге имеются и различные витамины.
На качество творога могут влиять множество факторов, таких как не соблюдения правильного технологического режима производства, гигиенические требования персонала и оборудования, условия хранения.
Более эффективный подход при производстве творога, основанный на предупреждении производства непригодной продукции и позволяющий избежать необоснованных потерь. Это может быть достигнуто применением регрессионногоъ анализа для определения причины появления дефектов у творога и нахождения способа их исправления. Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными.
Статистические методы управления процессами
Роль корреляционно - регрессионного анализа в обработке
Экономических данных
Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей.
Формально корреляционная модель взаимосвязи системы случайных величин 
может быть представлена в следующем виде: 
, где Z – набор случайных величин, оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.
Статистические данные почти всегда представлены в виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.
Явно связаны показатели, которые получены методами прямого счета, т. е. вычислены по заранее известным формулам. Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.
Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для того, чтобы управлять ими. Поэтому специалисты с помощью наблюдений стремятся выявить скрытые зависимости и выразить их в виде формул, т.е. математически смоделировать явления или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный анализ.
Математические модели строятся и используются для трех обобщенных целей:
• для объяснения;
• для предсказания;
• для управления.
Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. Как правило, значимое уравнение используется, для прогнозирования изучаемого явления или показателя.
Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Таким образом, регрессионные вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский инструмент в самых разнообразных отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования этого инструмента, можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.
Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются как однофакторные, так и множественные регрессионные модели.
Практическая часть
На предприятии по производству молочной продукции ОАО «Буренкина радость» производится комплекс работ по оценке качества молочной и кисломолочной продукции, в частности, творога. При этом анализ определения жирности продукции в зависимости от различных показателей дал следующие результаты, таблица 4.
Таблица 4 – Показатели жирности творога
Содержание основных компонентов в 100 г продукта, г
Кислотность, ° Т
Жирность творога, %
Вода
Белки
Углеводы
Зола
66,00
15,00
2,50
1,05
220,00
18
65,00
14,00
2,80
1,00
200,00
18
64,50
14,23
3,00
1,01
224,95
18
65,00
9,50
12,30
1,00
180,00
11
69,73
11,94
12,70
0,95
190,50
4
70,00
10,50
12,20
1,00
185,00
4
64,50
14,20
1,90
0,98
215,00
18
73,50
18,70
2,05
1,05
237,00
9
66,00
9,81
12,00
0,99
187,00
11
65,50
9,00
12,50
1,00
180,00
11
70,50
11,20
12,00
0,97
185,50
4
65,00
8,90
12,50
0,98
180,00
11
73,00
18,50
2,00
1,00
212,50
9
80,50
18,00
1,65
1,15
221,74
1
80,00
18,00
1,80
1,20
245,20
1
79,50
17,90
1,96
1,05
254,68
1
85,00
14,75
2,11
0,99
239,70
0
55,67
18,10
1,93
0,89
189,26
0
64,50
14,00
2,08
0,91
198,25
18
65,05
13,75
2,03
1,07
217,54
18
72,50
18,50
2,05
1,10
221,07
9
65,00
8,95
12,20
1,01
175,75
11
70,00
11,05
12,50
0,99
200,00
4
73,10
18,75
2,04
0,90
235,50
9
59,62
10,24
1,99
0,97
298,82
0
61,13
17,21
1,93
0,95
195,31
0
79,50
18,00
2,00
1,10
248,00
1
81,00
18,52
1,83
1,20
269,70
1
73,20
18,50
2,11
0,95
225,74
9
64,94
14,08
1,98
1,00
211,88
18
65,51
9,70
12,51
0,95
178,25
11
Примечание. Жирность творога, равная 0, указывает на наличие бракованной продукции
Определить, каким образом состав основных компонентов и кислотности влияют на определение жирности творога.
Решение:
По данным регрессионного анализа в Excel было получено:
1. Парный коэффициент корреляции равный 0,66. Такое значение коэффициента корреляции свидетельствует о тесноте зависимости оценки жирности творога от белков, углеводов, золы и кислотности. Проверим уровень значимости полученного коэффициента путем проверки статистических гипотез. В качестве нулевой гипотезы 
принимаем, что полученный в результате обработки данный коэффициент корреляции 
не значим, то есть корреляции между оценкой жирности и данными показателями или нет или она слабая. За альтернативную гипотезу 
принимаем событие, что между оценкой жирности и данными показателями существует сильная связь. Проверку значимости коэффициента будем проводить по критерию согласия Стьюдента.
, 
Парный коэффициент корреляции признается значимым, если :
,
То есть основная гипотеза отвергается, и принимается альтернативная. Между оценкой жирности и данными показателями существует сильная связь.
2. Но следует учитывать также, что в поставленной задаче рассматривалось лишь 44% (множественный коэффициент корреляции) величин, которые могут повлиять на оценку жирности творога, нужно искать дополнительные фактор
3. Найдем коэффициенты регрессии и проверим их значимость.
Таблица 5 – Дисперсионный анализ
| Группировка | ЧСС | Сумма квадратов | Оценка дисперсий |
| Регрессия | 5 | 582,5845583 | 116,5169117 |
| Остаток | 25 | 738,1896353 | 29,52758541 |
| Общая | 30 | 1320,774194 |
|
С помощью Excel, методом наименьших квадратов найдем коэффициенты регрессии:
Таблица 6 – Регрессионный анализ
| Показатели | Коэффициенты | Стандартная ошибка | F- наблюдаемое | P-Значение |
| Y-пересечение | 65,61712 | 17,269932 | 3,7995 | 0,0008276 |
| Вода | -0,058975 | 0,2308489 | -0,25547 | 0,8004498 |
| Белки | -1,570623 | 0,6343817 | -2,47583 | 0,0204194 |
| Углеводы | -1,600694 | 0,5285427 | -3,02851 | 0,0056379 |
| Зола | 11,87521 | 16,9819 | 0,69929 | 0,4908286 |
| Кислотность | -0,159637 | 0,0565145 | -2,82471 | 0,0091619 |
В качестве нулевой гипотезы принимаем, что полученный в результате обработки данный коэффициент не значим, то есть показатель не влияет на оценку жирности. За альтернативную гипотезу принимаем, что коэффициент регрессии значим – показатель влияет. Проверку значимости коэффициента будем проводить по критерию согласия Фишера. Если 
, то основная гипотеза отклоняется, коэффициент значим.
=2,6.
- основная гипотеза отвергается, вода влияет на оценку жирности творога;
- основная гипотеза отвергается, концентрация белка влияет на оценку жирности творога;
- основная гипотеза отвергается, концентрация углеводов влияет на оценку жирности творога;
- основная гипотеза принимается, зола не влияет на оценку жирности творога;
- основная гипотеза отвергается, кислотность влияет на оценку жирности творога;
Оценив значимость всех коэффициентов, можно составить уравнение регрессии:
где 
- концентрация белка, 
- углеводы, 
– кислотность, 65,6 – нормирующий коэффициент.
Проанализировав полученное уравнение можно сделать вывод:
Жирность творога зависит от всех данных показателей, в большей степени она связана с показателями концентрации белка и углеводов и в меньшей степени – кислотностью. Но следует учитывать также, что в поставленной задаче рассматривалось лишь 44% величин, которые могут повлиять на оценку жирности творога и поэтому уравнение не дает полной картины анализа, следовательно, нужно искать дополнительные факторы.
Заключение
СОДЕРЖАНИЕ
Введение. 3
1 Статистические методы управления процессами. 5
1.1 Применение статистических инструментов контроля качества при производстве и контроле качества продукции. 5
1.2 Роль корреляционно - регрессионного анализа в обработке. 7
экономических данных. 7
1.3 Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности. 9
2 Особенности производства творога. 18
2.1 Описание технологического процесса производства творога. 18
2.2 Обеспечение качества и безопасности творога. 23
2.3 Возможные виды несоответствий при изготовлении творога. 26
3 Практическая часть. 30
Заключение. 33
Список использованных источников. 34
Введение
Молочная промышленность является одной из важнейших отраслей агропромышленного комплекса по обеспечению населения продовольствием. Кисломолочные продукты имеют большое значение в питании человека благодаря лечебным и диетическим свойствам, приятному вкусу, легкой усвояемости.
Творог является одним из самых древних кисломолочных продуктов, который римский философ Колумелла еще в I веке нашей эры назвал "желательным блюдом на столах богатых и бедных". Сейчас творог часто называют пищей, не знающей запретов. Творог одинаково рекомендуется и здоровым и больным, и старикам и детям.
Творог — продукт, полноценный по биологическому составу, хорошо усваивается. Значительная роль творога в рациональном питании объясняется его составом. Прежде всего ценность творога заключается в большом и полном наборе незаменимых аминокислот, содержании в нем белка, минеральных веществ, в том числе многих микроэлементов, молочного сахара. В твороге имеются и различные витамины.
На качество творога могут влиять множество факторов, таких как не соблюдения правильного технологического режима производства, гигиенические требования персонала и оборудования, условия хранения.
Более эффективный подход при производстве творога, основанный на предупреждении производства непригодной продукции и позволяющий избежать необоснованных потерь. Это может быть достигнуто применением регрессионногоъ анализа для определения причины появления дефектов у творога и нахождения способа их исправления. Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными.
Статистические методы управления процессами
Дата: 2019-12-22, просмотров: 212.
