Raw data from the data recording sy

Raw data from the data recording systems (Agilent data acquisition and control unit (DAU)) for beef was loaded into a spreadsheet. The raw temperature data for each sample was extracted from the complete data set adjusted using the pure water calibration point for each individual thermocouple, and placed in a separate spreadsheet headed with sample number and measured pH. The data was then sorted by pH and grouped into low (pHb5.8) and high (pH>6.2) ultimate pH (pHu). The data for each pH range was then averaged and at this point a 43 data point rolling average was applied to all the temperature data to smooth the data. The original data, adjusted for the thermocouple calibrations, was used for the statistical analysis. A Bayesian smoothing technique (Upsdell, 1994) was used to estimate the splines and their least significant intervals (Pb0.05). Ifintervals do not overlap then the splines are significantly different at
the 5% level of significance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลดิบจากระบบการบันทึกข้อมูล (เก็บข้อมูล agilent และหน่วยควบคุม (Dau)) เนื้อถูกโหลดลงในกระดาษคำนวณ ข้อมูลอุณหภูมิดิบสำหรับแต่ละตัวอย่างถูกสกัดจากชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ปรับใช้จุดสอบเทียบน้ำบริสุทธิ์สำหรับแต่ละวัดแต่ละและวางไว้ในกระดาษคำนวณแยกมุ่งหน้าไปยังมีจำนวนตัวอย่างและ ph วัดข้อมูลที่ถูกจัดเรียงแล้วโดย ph และแบ่งออกเป็นต่ำ (phb5.8) และสูง (ph> 6.2) ph สูงสุด (ภู) ข้อมูลสำหรับแต่ละช่วง ph คือเฉลี่ยแล้วและที่จุดนี้ 43 จุดข้อมูลเฉลี่ยกลิ้งถูกนำไปใช้กับข้อมูลทั้งหมดที่อุณหภูมิให้เรียบข้อมูล ข้อมูลเดิมปรับการสอบเทียบวัดที่ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ เทคนิคเรียบ bayesian (upsdel​​l,1994) ถูกนำมาใช้ในการประเมินร่องและช่วงเวลาอย่างน้อยอย่างมีนัยสำคัญของพวกเขา (pb0.05) ifintervals ไม่ทับซ้อนกันแล้วร่องที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่
ระดับ 5% ของความสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลดิบจากข้อมูลบันทึกระบบ (Agilent ข้อมูลซื้อและควบคุมหน่วย (เดา)) สำหรับเนื้อถูกโหลดลงในกระดาษคำนวณ ข้อมูลดิบอุณหภูมิสำหรับแต่ละตัวอย่างถูกสกัดจากชุดข้อมูลสมบูรณ์ใช้จุดเทียบน้ำบริสุทธิ์ thermocouple แต่ละแต่ละการปรับปรุง และวางในกระดาษคำนวณแยกหัวกับอย่างเลข และวัดค่า pH ข้อมูลแล้วเรียงลำดับตามค่า pH และจัดต่ำ (pHb5.8) และสูง (pH > 6.2) ค่า pH ที่ดีที่สุด (ภู) ข้อมูลสำหรับแต่ละช่วงการวัดได้แล้ว averaged และจุดนี้ ใช้จุดข้อมูล 43 กลิ้งเฉลี่ยข้อมูลอุณหภูมิให้เรียบข้อมูล ข้อมูลเดิม ปรับปรุงเสริม thermocouple ถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ทฤษฎีเทคนิค (Upsdell ราบเรียบ 1994) ใช้ในการประเมิน splines และช่วงความสำคัญน้อยที่สุด (Pb0.05) ไม่ทับซ้อน Ifintervals แล้ว splines จะแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่
5% ระดับความสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลจากระบบการบันทึกข้อมูล(, Agilent ,ชุดควบคุมและการได้มาซึ่งข้อมูล( dau ))สำหรับเนื้อจะถูกโหลดเข้าไปในสเปรดชีทที่ ข้อมูล อุณหภูมิ เป็นวัตถุดิบที่สำหรับตัวอย่างของแต่ละคนก็ถูกดึงมาจากข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ที่ตั้งค่าปรับโดยใช้จุดการปรับเทียบน้ำเย็นที่สะอาดบริสุทธิ์ได้สำหรับยึด Thermocouple แต่ละครั้งและวางในสเปรดชีทแบบแยกพื้นที่ที่พร้อมด้วยหมายเลขหัวและลิ้มลองวัดดร.ข้อมูลถูกเรียงตามหมายเลขและจัดกลุ่มในระดับต่ำ( phb 5.8 )และสูง( PH > 6.2 )สุดยอด PH ( ภู )แล้ว ข้อมูลสำหรับแต่ละช่วงค่า pH เป็นค่าเงินบาทเฉลี่ยอยู่แล้วและในจุดนี้โดยเฉลี่ย 43 ข้อมูลจุดเชื่อมต่อเป็นลอนคลื่นที่ถูกนำไปใช้กับข้อมูล อุณหภูมิ ที่ข้อมูลทั้งหมดเพื่อช่วยให้คุณได้ ข้อมูลเดิมที่ปรับได้สำหรับ calibrations Thermocouple ที่ถูกใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่ Bayesian เทคนิคการปรับความคมชัดของ( upsdell1994 )ได้นำมาใช้ในการประเมิน splines และอย่างน้อยในแต่ละช่วงอย่างมีนัยสำคัญของพวกเขา( PB 0.05 ) ifintervals ไม่ทับซ้อนกันแล้ว splines จะมีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัดในระดับ 5%
ซึ่งจะช่วยให้มีความสำคัญ