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Abstrakt
Multilinearer Regressionsansatz zur Vorhersage osmotischer Dehydratation von Äpfeln, Bananen und Kartoffeln
Charles Tortoe, John Orchard und Anthony Beezer
Das Potenzial zur Verbesserung der Lebensmittelqualität durch Osmodähydratation ist enorm, wird jedoch durch quantitative Daten und Methoden begrenzt. Es wurde ein Ansatz der multiplen linearen Regression (MLR) für den Wasserverlust und die Feststoffzunahme während der Osmodähydratation von Äpfeln, Bananen und Kartoffeln entwickelt, der die Auswirkungen von Temperatur, Konzentration, Eintauchdauer, Probengröße, Probenart und Bewegung berücksichtigt. Die Temperatur war der wichtigste Faktor mit Einfluss auf die Osmodähydratation des Pflanzenmaterials, die Bewegung der geringste. Für den Wasserverlust wurde ein Regressionsbestimmtheitskoeffizient (R2 = 0,886) ermittelt, der einen guten Korrelationskoeffizienten (r = 0,941) zwischen experimentellen und prognostizierten Daten anzeigt. Der Regressionsbestimmtheitskoeffizient (R2 = 0,305) für die Feststoffzunahme zeigte jedoch keinen guten Regressionskorrelationskoeffizienten (r = 0,552) zwischen den experimentellen und den prognostizierten Daten. Die Vorhersage des Wasserverlustes war angemessener als die Vorhersage der Feststoffzufuhr, da die Wege des Wassers und die Feststoffdiffusion in die unterschiedlichen Pflanzenmaterialien unterschiedlich sind und den Wasserverlust begünstigen.