Análisis de varianza funcional para medir el efecto de recubrimientos revestibles de almidón en características físico-químicas de papayas durante las dos primeras semanas del período de maduración post-cosecha

El mercado actual demanda productos de alta calidad y de consumo inmediato, que contengan sólo ingredientes naturales. El éxito de estos productos se debe a sus buenas características sensoriales y nutricionales. Por ello, ha sido necesario el desarrollo de nuevas tecnologías de conservación que ret...

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主要作者: Galarza Morales, Christian (author)
其他作者: Vera Alcívar, Francisco (author)
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語言:spa
出版: 2013
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在線閱讀:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/24485
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description El mercado actual demanda productos de alta calidad y de consumo inmediato, que contengan sólo ingredientes naturales. El éxito de estos productos se debe a sus buenas características sensoriales y nutricionales. Por ello, ha sido necesario el desarrollo de nuevas tecnologías de conservación que retrasen los procesos de deterioro y mantengan la calidad e inocuidad microbiológica, durante la comercialización de estos productos. Una alternativa es el uso de películas comestibles biodegradables las cuales crean una barrera a los gases, produciendo una atmósfera modificada alrededor del producto reduciendo la tasa de respiración y la pérdida de agua, aumentando así, la vida de “anaquel”. La orientación de este estudio es realizar un Análisis de Varianza Funcional con el objetivo de determinar la efectividad del uso de dos diferentes tipos de películas comestibles en frutas al preservar el producto durante su período de maduración pos-cosecha. La ventaja de la aplicación de un Análisis de Datos Funcionales (FDA), es explotar las características deseables que tienen las funciones, como el disponer de estimaciones para valores no observados, el poder aplicar toda técnica estadística univariada como multivariada, así como utilizar las propiedades de sus funciones derivadas las cuales son una fuente de información adicional de los aspectos dinámicos del modelo. El lector deberá tener conocimientos previos en Álgebra Lineal, Estadística Multivariada, Simulación Matemática y Diseño de Experimentos.
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