7. Статистические методы в оптимизации

Статистика - это часть теории вероятностей (изучающей случайные процессы) и преследующая цель обработки данных экспериментов, результатов контроля качества продукции, а также их визуализации, представления в виде гистограмм, полигона и т.д. Статистические параметры обеспечивают возможности для реализации методов оптимизации различных процессов, обработку цифрового материала исследований, исследований и испытаний продовольственного сырья и продукции индустрии питания. В разделе 1 речь шла, например, о стохастических (требующих статистического описания) и детерминированных процессах в оптимизации.

Статистические методы применяют фактически во всех областях: в экономике, менеджменте, маркетинге, управлении качеством продукции; технологиях, в стандартизации, а именно, в параметрической стандартизации. В сфере стандартизации применяют метод параметрической стандартизации, когда согласно определенным образом составленному числовому ряду, разрабатывают и производят продукцию пищевой промышленности или индустрии питания, это, например, массовые, объемные параметры; изготавливают оборудование, в частности, унифицируют объемы холодильной и морозильной камер холодильной техники. Параметром может служить вместимость посуды, емкостей и т.д.

Метрологическое обеспечение производства – это комплекс мероприятий по установлению и применению научных и организационных основ, технических средств, правил и норм, необходимых для достижения единства и требуемых точности, полноты, своевременности и оперативности измерений в ходе выполнения технического задания, разработок, подведения результатов контроля качества и т.п.

В связи с вышесказанным, студентам предлагается с помощью сайта и рекомендованной литературы изучить теорию и практику в области статистики, в т.ч.:

• сбор данных на примере исследования или предприятия, при необходимости, цензурирование числового ряда;
• группировку в виде специальных таблиц;
• обработку, в том числе вычисление параметров вариации, т. е. средних величин, стандартного отклонения, коэффициента вариации, доверительного интервала;
• построение, с помощью программных средств, гистограмм, полигонов, линий тренда (рисунки 7.1, 7.2) и решить другие вопросы, по согласованию с преподавателем.

Рисунок 7.1 - Гистограмма и полигон статистического распределения данных

Рисунок 7.2. Пример статистической таблицы и диаграммы

Теория и практика статистической обработки информации представлена далее (можно открыть в отдельной вкладке).

Таким образом, методология теории вероятностей, статистики, метрологические принципы, методы стандартизации служат базой для выбора способов оптимизации в области моделирования, экспериментальных разработок пищевых систем, технологических и организационных процессов производства.