báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (559.33 KB, 70 trang )
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
B ài 1:
!
"#
!
Kết luận: Như vậy, chúng ta cần phải có 198 thùng nước mắm để đạt các mục tiêu
trên.
B ài 2:
Ta có:
)
Trong ví dụ này,chúng ta có sai số m=0.05, =0.60,và số lượng cỡ mẫu cần thiết cho
nghiên cứu là:
=368.7936
Kết luận: Vây, chúng ta cần nghiên cứu ít nhất là 369 đối tượng.
Bài 3:
# sai số 5 phút, độ lệch chuẩn là căn bậc 2 của 20, a= 0.05, power=0.8
$%"
!
&%
&&'%#(
"
!
Kết luận: Từ phân tích R cho thấy n= 10.51 vì vậy cỡ mẫu bằng 11 thì cô chủ hàng
có thể đạt khoảng tin cậy như mong muốn. Như vậy trong bài cô chủ sử dụng cỡ mẫu
là 15 người nên đạt khoảng tin cậy.
B ài 4:
Chúng ta có p1=0.60,p2=(0.1*0.6+0.6)=0.66, =0.05,power=0.80.
(%((
)*! !
1
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
%
(
%((
!
+),- ./0/
Kết luận: Kết quả cho thấy, nếu chỉ có 500 người thì không đủ để thực hiện khảo
sát.Vậy ta cần có khoảng 1015 đối tượng để đạt các mục tiêu trên.
B ài 5:
Chúng ta có sai số m=0.05, =4/25=0.16,và số lượng cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu
là:
=206.524416
Kết luận: Vây, chúng ta cần nghiên cứu ít nhất là 207 đối tượng.
B ài 6:
1%(('#
0 . 0
("
2* !
#
&&%&
.(&#####
0(
"+),- .0
Kết luận: kết quả cho thấy các nhà nghiên cứu cần khoảng 155 đối tượng cho mỗi
miền (tức 462 đối tượng cho toàn bộ nghiên cứu). Vậy số người đưa ra là 600 đã đủ
để thực hiện nghiên cứu này.
Bài 7 :
Trong bài này ta có sai số m = 0.01, pˆ = 0.9.
Số lượng cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu
n ≥ (1.96/0.1)² × 0.1 × 0.9 = 35
Kết luận: Vậy cần ít nhất là 35 mẫu để ước lượng tỉ lệ này.
Bài 8:
Ta có sai số là:250-244=6g, độ lệch chuẩn 5,α=0.05,power=0.95
("
!
2
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
&#'
(
"
!
Kết luận: Kết quả trên cho ta thấy chỉ cần có 11 thanh chocolate để kiểm tra là đã đạt
các mục tiêu trên.
Như vậy,ta costheer khẳng định máy tự động sản xuất ra các thanh chocolate có trọng
lượng nhỏ hơn quy định.
Bài 10:
1%
34%%%%%
5-%
0 ((#'&((("%&&(%
*0
00
6078
-0
7"&(( (%
*P-value>0.05: số liệu h.suat tuân theo phân phối chuẩn.
0 9
:
-0 .
:'# *&*& %(%
!00- !*$
";-
'(%'%(''
!-
!*
'#
*p-value<0.05 nên hiệu suất của cồn va ete khác phương sai
0 9
70)6
-0 .
*&
!00- <$
";-
3
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
&"&"
!-
%
((
*p-value>0.05 nen hieu suat trich ly polyphenol cua dung moi con va ete va su khac
biet khong co y nghia thong ke
Kết luận:
Dùng dung môi nào đều được vì hiệu suất trích ly giống nhau.
=.10
10
10 0
1>$
00 9- .?0@ AB00C%
D?=.? D?0:)EF,
-%=.G-%=."#0
-%=.0&?.?=%
1 2
0 20 40 60 80
hiệu suất trích ly polyphenol của 2 dung môi
dung môi
h.suat
Bài 11:
0 =1""%'"#%
0 1%#%%%%%%'"%
1*0 =0
00 =
6078
-0 =
7"&% &"
4
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
=>vì p-value=0.5849>0.05 nên phụ gia x là hàm phân phối chuẩn.
00
6078
-0
7"%# ##
=> vì p-value=0.3831>0.05 nên đối chứng là hàm phân phối chuẩn.
0 0 =)EF,
H
-0 0 =
'&('*" '
!00- <$
";-
#&%%%
!-
*0<
'(
=>kết quả trên cho thấy p-value=1.078e-05<0.05 nên việc sử dụng phụ gia x là có ý
nghĩa thống kê.
0 =
34&'
0
34%%#
=> mean(doichung)>mean(phugiax) vì vậy ta không nên sử dụng phụ gia x trong
quá trình chế biến.
*%
00 =
00
5
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Histogram of phugiax
phugiax
Frequency
0.95 1.05 1.15
0 1 2 3 4
Histogram of doichung
doichung
Frequency
1.15 1.25 1.35
0 1 2 3 4
Bài 12:
I1%#&(&
I
34%%%%%#####&&&&
5-%#&
I1*I
0 01''%"&(&"%("((
%1*I0 0
%
00 0
6078
-0 0
7"& %&#
# p-value >0.05 nên thuy phan có số liệu phân phối chuẩn
#ta tiến hành phân tích phương sai
10 09I
J*K).
E-0 0
L*6 6$M6$: H:
I#&&&'&(&///
E (%##&'&
6*-N///ON//ON/ONONO
6
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
# qua số liệu phân tích cho thấy p < 0.05 nên sự khác biệt của dữ liệu pt có ý nghĩa
thống kê ở mức ý nghĩa 5%, để biết rõ sự khác biệt như thế nào ta tiến hành phân tích
Tukey.
10 09I
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 0 09I
RI
< S
%##((((('&(""'%(##'(
#%######(""'%##((%#"%
&"(((('&'#%&&%%
#%#(&#'"(&"%("
&%&'&#''&#'"%(
&#%&&'&'&'"'
Bảng giá trị thống kê 1
Enzyme Acid amin tổng số (mg/kg)
A 18.17
a
± 1.17
B 14.80
b
± 0.84
C 18.40
a
± 1.52
D 16.25
ab
± 1.26
Chú thích
Loại a b
A X
B X
C X
D X X
Kết luận:Ta chọn loại enzyme A,C vì 2 loại này có khả năng thủy phân giống nhau
và khả năng thủy phân cao.
=.10 0I
10 0I
10 0I0
1>$
00 09I-% .?80TU0C0VC&W
?=.?I?0:)
-&=.G-&=."#0
-&=.0&?.?=%
7
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
1 2 3 4
0 5 10 15 20
khả nang thủy phân của 4 loại protein
enzyme
thuyphan
Bài 13:
%#'''
(("'((''('(%'&("'('''(
*
*
0
6078
-
7"" &"
#P-value >0.05 nên t.no tuân theo phân phối chuẩn
809
80
J*K).
E-
L*6 6$M6$: H:
%#''%'(%#"'###'%%/
E &&'
6*-N///ON//ON/ONONO
#P= 0.03722 < 0.005 nên sự khác biệt về khả năng trương nở của 3 nồng độ phụ gia
có ý nghĩa thống kê
9
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
8
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
:-* 9
R
< S
%'&%'(##"'&%##("'
#"&%"'"#(#('
#%%'&%""'&%#(##'''(''
Bảng giá trị thống kê 2
Nồng độ phụ gia (%) Khả năng trương nở (%)
0.5 71.14
a
±6.89
0.3 63.71
ab
±6.63
0.1 61.14
b
±7.15
Chú thích:
a b
0.5 X
0.3 X X
0.1 X
Kết luận:Ta thấy ở nồng độ 0.3 giống ở 0.1 và 0.5 nhưng khả năng trương nở lại cao
hơn ở 0.1 đồng thời nồng độ phụ gia nhiều sẽ không tốt nên hạn chế nồng độ do đó ta
chọn nồng độ 0.3% phụ gia để thêm vào trong quá trình sản xuất.
=.1
1
10
1>$
09- .?80TUXYZC
.[0?=.??0()EF,
-#=.G-#=."#0
-#=.0&?.?=%
9
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bài 14:
II1
#&##"#(%#"#'#%%'&#%"#&#&##"#(%#"#'#%
%'&#%"#&#&##"#(%#"#'#%%'&#%"#&#&##"#(
%#"#'#'#"##('#("#'&##(#"##'&#'#(#'#(
'#("''&##(#"###(#"##'&#'#(#'#('#("#'
&##(
II
34#"
1II#"
34&#%##&
3#4#%##&#
3%4%##&#%
3#'4%"(
3&"4%"&""
3(4(%""
#Quan sát data ta thấy có 2 sự chênh lệch khá rõ, một là số liệu ban đầu thấp hơn
0.85 đơn vị so với median, hai là cao hơn 4.15 đơn vị so với median. Vì vậy ta cần
loại bỏ các sai số này ra khỏi số liệu ban đầu. Ta có số liệu mới như sau:
1-%#%#&
1*
II1
#&##"#(%#"#'#%#%"#&#&##"#(%#"#'#%#%
"#&#&##"#(%#"#'#%#%"#&#&##"#(%#"#'#
'#"##('#("#'&##(#"##'&#'#(#'#('#("##(
#"###(#"##'&#'#(#'#('#("#'&##(
10
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
1* II
0II
6078
-II
7## #(
#Kết quả trên cho ta thấy số liệu izozym không thuộc phân phối chuẩn vì trị số P nhỏ
hơn 0.05.
=II9
7=8 0! !
-II.
7' &%(
!00- !0\$
7-
]=* =#&##"#(%#"#'-
= 0!
Kết luận:p-value<0.05 nên sự khác biệt giữa hàm lượng izozym trong 2 nhóm có ý
nghĩa thống kê.
Giữa mẫu thí nghiệm và mẫu đối chứng có sự khác nhau về hàm lượng izozym EST
trong máu ngoại vi.
Bài 15:
1=#%"##%&(%%#.)EF,
?0XY00V??0XY??0Y0B0??0B0??A0B0?
00B00B0A0B0
0 00V#%"#
0 #%&(%
0$
H^0$
-
_$ %"'*% #(
# vì trị số p-value = 0.001536 < 0.05 nên sự khác biệt giữa hai loại hương liệu có ý
nghĩa thống kê.
. .?0`.`a V ?=.?abcX0B0?
11
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
hoi thích thích rất thích
chế biến mứt rau câu
mức dộ ua thích
0 50 100 150 200 250
Bài 16:
'#(''%'#(&(('''(&(&(''"(#(#(
(&"(##
34(%
1(%
34#&"#&%(#
34&'##"'%#%&
#Quan sát data ta thấy có sự chênh lệch khá rõ, một là số liệu ban đầu cao hơn 4.805
đơn vị so với median. Vì vậy ta cần loại bỏ các sai số này ra khỏi số liệu ban đầu. Ta
có số liệu mới như sau:
1%%%%%#####
1*
'#(''%'#(&(('''(&(&(''"(#(#(
(&"(
0*
d00
)0*.S8e.ef.,-
0
6078
-
12
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
7"( %
# vì p-value = 0.0001137< 0.05 nên saponin không thuộc phân phối chuẩn.
# giả sử saponin thuộc phân phối chuẩn.ta có
19
J*K).
E-
L*6 6$M6$: H:
%("%#%(%%%///
E &#"("""
6*-N///ON//ON/ONONO
19
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 9
R
< S
%%"#'&#''"#&"##&'
#'"'&#%'("#&#'##&%('
#%%%"(%"('(&#
Bảng giá trị thống kê 3
Vùng Hàm lượng saponin(%)
1.
2.
3.
7.20
a
± 0.43
5.90
a
± 0.20
7.23
a
± 2.02
Chú thích
Vùng a
1 X
2 X
3 x
Kết luận: Ta thấy p-value của hàm anova >0.05 nên sự khác biệt dữ liệu của hàm
lượng saponin không có ý nghĩa thống kê nên hàm lương saponin ở 3 vùng là như
nhau.Ta có thể trồng sâm ở cả 3 vùng đều đem tới hàm lượng saponin giống nhau.
=.1
1
1 0
1>$
09 - .?0gXh0V
VXh0 0[Z.i?=.? ?0:)EF,
-#=.G-#=."#0
-#=.0&?.?=%
13
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bài 17:
! 01-&%%%%
! 01*! 0
001
'('"'"'((&('('""(''('&((''(
''"'('"('(''('(''"'"
1*! 0 00
0 00
6078
- 00
7"%(% "
1 009! 0
J*K).
E- 00
L*6 6$M6$: H:
! 0#%#&%%'%(&
E '(((%
6*-N///ON//ON/ONONO
Nhận xét:
+p-value<0.05 nên số liệu yeuthich không thuộc phân phối chuẩn. Giả sử số liệu
thuộc phân phối chuẩn ta tiếp tục tiến hành các bước tiếp theo.
+Pr>0.05 nên sự khác biệt giữa các tiêu chí không có ý nghĩa thống kê.
Kết luận:Chọn tiêu chí nào để đánh giá mức độ yêu thích của người tiêu dùng cũng
như nhau.
14
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
=.1 00! 0
1 00! 0
1 00! 00
1>$
0 009! 0- .?abcj 0B0CXk
!j il%mT0n?=.?!j 0B?0:)EF,
-&=.G-&=."#0
-&=.0&?.?=%
Bài 18:
1=%&'%(&#%%.)EF,
?0??80??J??2?
J2
0%&'
80%(&#
0$
H^0$ 0o! !
-
_$ &&* %(
Kết luận:p-value=0.02816<0.05 nên sự khác nhau về sự hài lòng của khách hàng về
2 sản phẩm A,B có ý nghĩa thống kê. Dựa vào dữ liệu ta chọn sản phẩm A.
. .?[0p0gmC80[00g?=.?T0n?.?p
0gm?
15
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
A B
so sánh sự hài lòng của khách hàng
sản phẩm
sự hài lòng
0 20 40 60 80 100 120 140
Bài 19:
1%
1*
00 1('"'(''"'''""
"1*00
"
000
6078
-00
7"%" #&
# ta thấy p <0.05 số liệu thihieu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn
#giả sử số liệu thihieu thuộc phân phối chuẩn ta làm tiếp.
> pt<-lm(thihieu~sp)
> anova(pt)
Analysis of Variance Table
Response: thihieu
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
sp 1 4.5455 4.5455 4.8077 0.04033 *
Residuals 20 18.9091 0.9455
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
# qua số liệu phân tích ta thấy p < 0.05 nên sự khác nhau có ý nghĩa thống kê giữa
các nhóm sản phẩm, để biết sự khác biệt đó ta ến hành phân ch Tukey.
100 9
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
16
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
:-* 00 9
R
< S
%""""&&%#%%''#"&#%
Bảng giá trị thống kê 4
Sản phầm Điểm
Sản phẩm đang bán 7.09
a
+ 1.14
Sản phẩm cải tiến 8.00
b
+ 0.77
Chú thích
Sản phẩm a b
Sản phẩm đang bán x
Sản phẩm cải tiến x
Kết luận:Vì sự khác biệt của 2 sản phẩm có ý nghĩa thống kê do dó điểm của sản
phẩm cải tiến lớn hơn nên sản phẩm cải tiến sẽ ngon hơn ta nên tung sản phẩm cải
tiến ra thị trường.
=.100
100
100 0
1>$
000 9- .?q0r 0s0` C80[00gt%
WT0n?=.?T0n?0:)EF,
-%=.G-%=."#0
-%=.0&?.?=%
17
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bài 20:
-0#
34%%%###&&&
*
0(''('#%%&%%%'%%(%&'#%#%&"%%&%'%#"(%&'
#%&&%%
* 0
00
6078
-0
7"' %%#
#p-value >0.05 nên hs tuân theo phân phối chuẩn
8$ 09
8$
J*K).
E-0
L*6 6$M6$: H:
&('%(%"'#(%((&&'(///
E '%''%'
6*-N///ON//ON/ONONO
#p-value <0.05 nên sự khác biệt dữ liệu kq có ý nghĩa thống kê
8$
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 8$
R
< S
%##&(((('&%%(#"%(
##%'&&''%&&
&(((#####&#'"'"'&&
'%((((('&"'&%%""#
#%%%######"%%&%'&'#'
&%##(((('%&%%("##&
%#"%(%'&&(%%&(%
&######%"%%##''&#(##
#((((('('&'"#"'"(&'
&(#####("%%%"'&"%"##
18
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bảng giá trị thống kê 5
Thời gian (phút) Hiệu suất trích ly (% theo trọng lượng khô)
55 17.72
a
±0.90
70 21.07
b
±0.57
85 23.30
bc
±1.31
100 24.38
c
±0.49
115 24.99
c
±0.74
Chú thích
Thời gian a b C
55 X
70 X
85 X X
100 X
115 X
Kết luận:Ta thấy ở thời gian 85 có hiệu suất trích ly giống ở 100,115 và cao hơn ở
55,70. Bên cạnh đó thì còn yêu cầu trong thời gian ngắn nên ở mốc thời gian 85 là
hợp lý và tốt nhất.
Ta chọn mốc thời gian 85 phút để trích ly các dưỡng chất từ nấm mèo.
=.10
10
10 0
1>$
009 -%( .?0ja uvI!
?=.? ?0:)EF,
-=.G-=."#0
-=.0&?.?=%
19
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bài 21:
1&
1*
1'(("'"&#(&(
%1*
%
0
6078
-
7"(' &"
# vì p > 0.05 nên dữ liệu nangsuat tuân theo phân phối chuẩn
# ta tiến hành phân tích phương sai
> pt<-lm(nangsuat~giong)
J*K).
E-
L*6 6$M6$: H:
#'%('(&(##"///
E ((&%
6*-N///ON//ON/ONONO
> # qua số liệu phân tích ta thấy p < 0.05 nên sự khác nhau cua dữ liệu pt có ý nghĩa
thống kê ở mức a = 5% giữa các giống lúa. vì vậy ta tiếp tục phân tích Tukey
1 9
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 9
R
< S
%(%#"&(#&#"&("%(#
#%&&%#"&((##%
&%##"&((###
#%&#"&(%(#(%'
&%#(&#"&('(#%%(
&#&&#"&(%%#"&("%%(#
Bảng giá trị thống kê 6
Giống Năng suất
G1 7.0
a
± 1.00
G2 8.6
a
± 1.14
G3 4.6
b
± 1.14
G4 5.0
b
±0.70
20
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Chú thích
Giống A b
G1 X
G2 X
G3 X
G4 X
Kết luận:Năng suất của mỗi giống lúa khác nhau là do phẩm giống của chúng.
Nhóm 1-2 sự khác nhau không có ý nghĩa thống kê nên tức là năng suất như nhau
nên ta chọn cả nhóm G1 và G2 và 1,2 -3,4 sự khác biệt có ý nghĩa thống kê mặc khác
năng suất nhóm 1,2 cao hơn nên giống G1 và G2 được phổ biến rộng rãi trong sản
xuất.
=.1
1
1 0
1>$
0 9- .?[0 AC&w
x?=.?w?0:)EF,
-&=.G-&=."#0
-&=.0&?.?=%
21
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Bài 22:
1%(%
1(%
8 1%%'##&'%((%
1*8
1*
1*
08
6078
-8
7"%"% #'(
18 9G
J*K).
E-8
L*6 6$M6$: H:
%&#(%&#(("&'&'///
((###%%#%&(((///
E '&&
6*-N///ON//ON/ONONO
18 9G
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 8 9G
R
< S
%%%%''"%#&%%&'
R
< S
%%&""""%'""
#&'"%&&%'
&#'#("%#&%(#
"'"'&&%(
(""'%&%%
#%&#""%(&("
&%#"("%##&"'
%"#""'(&"#
(%"'"'&&%(
&##%(""(""%&&'
#(("##&#''
(#&(&"#&#'"
&#("("#'#&%%((
(&('("##&%'&&
(%&""""%'""
22
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Nhận xét:
+p-value=0.3716>0.05 nên dữ liệu k.luong tuân theo phân phối chuẩn.
+Pr<0.05 nên sự khác biệt giữa các chế độ ánh sáng và chế độ nhiệt có ý nghĩa thống
kê.
Ta có bảng giá trị trung bình khối lượng ảnh hưởng bởi chế độ ánh sáng và chế độ
nhiệt như sau:
Bảng giá trị thống kê 7
Chế độ ánh sáng Khối lượng (g)
A
1
8.30
a
±3.89
A
2
11.15
b
±4.28
Bảng giá trị thống kê 8
Chế độ nhiệt Khối lượng (g)
B
1
14.00
a
±2.12
B
2
14.20
a
±2.12
B
3
9.90
b
±2.26
B
4
10.25
b
±2.47
B
5
4.90
c
±1.56
B
6
5.10
c
±1.56
Chú thích:
A b c
B
1
X
B
2
X
B
3
X
B
4
X
B
5
X
B
6
X
Kết luận:
Dựa vào bảng thống kê trên,ta chọn chế độ ánh sáng A
2
và chế độ nhiêt B
1
,B
2
để tăng
khả năng phát triển của rau câu.
Bài 23:
1-'0#
0 1
&"%&##%&'(&#'(&'"#("%'"&"'"%""("#("
&&%"&"""%#"'%"'""(&"'("'#
1*
1*0
00
6078
-0
7'### '#
10 9
J*K).
E-0
L*6 6$M6$: H:
23
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
(&%(&&&'&'(%#"///
E &%%
6*-N///ON//ON/ONONO
10 9
) 8P6L
) 8 !*
"Q*;
:-* 0 9
R
< S
%%%"(((('%&##%'
##"%(((('#&&&%"('
&&"#&&&('
&&&"#####&'#%%%&%&&&
(&("%#####&#(%%%(&&&
'&''#(((('&#"'&"'
#%"'&&&('
&%#(#####"%%%'#'&&&
%("(((('%&#""'
(%(%(((('&(%%#'
'%"&&('&%#%
&#%'#####''(&(&&&%&(##
#%(((('%"&'&((
(#''(((('#"&''""%
'##&'(&%%"#%
&%#####'''(#&&&&%"%&&
(&#####%%%%''&&&(#(#%
'&%(((('%("''%"
(%&###%("#(#"%
'#%&#####'''&&&#(
'(#####%"&''&'&&&"'#("
Nhận xét:
+p-value<0.05 nên số liệu h.luong không thuộc phân phối chuẩn. Giả sử số liệu thuộc
phân phối chuẩn ta tiếp tục tiến hành các bước tiếp theo.
+Pr<0.05 nên sự khác biệt giữa các nồng độ có ý nghĩa thống kê.
Ta có bảng giá trị trung bình hàm lượng vitamin theo nồng độ chế phẩm như sau:
Bảng giá trị thống kê 9
Nồng độ chế phẩm
(%v/w)
Hàm lượng vitamin C(mg/g)
Tính theo chất khô
1. 0 49.83
a
±2.03
2. 0.05 78.13
b
±1.51
3. 0.1 89.04
c
±1.33
4. 0.15 91.74
cd
± 0.90
5. 0.2 94.32
d
±0.72
6. 0.25 96.75
d
±1.38
7. 0.3 97.57
d
±1.16
24
Báo cáo thực hành tin ứng dụng
Chú thích:
a b c d
1 x
2 x
3 x
4 x x
5 x
6 x
7 x
Kết luận:Chọn nồng độ chế phẩm là 0.15%v/w để tăng hàm lượng vitamin C.
=.10
10
10 0
1>$
00 9- .?ybzIgp0b{
0gXh^?=.??0:)EF,
-'=.G-'=."#0
-'=.0&?.?=%
Bài 24:
1=%&&#(''%'&%#
.)EF,?U(8>0[??U#8>0[??0pbY
??0pbY%??0pbY#?
0p0p%0p#
25
