酸化して生じた脂肪酸の量を数値化したもの

油脂1g中の遊離脂肪酸を中和するのに必要な水酸化カリウムのmg数

● 過酸化物価(POV)

脂肪酸が酸素と反応して生成した過酸化物の量を数値化したもの

油を高温で加熱した場合は、生成した過酸化物の分解が速く、ほとんど残らない

低温で長期間空気に触れた場合は、過酸化物の含有量は高くなる

コラム【油脂の酸価、過酸化物価について】| 食品細菌・賞味期限（消費期限）・検便検査なら食品微生物センター食品細菌検査を行う【食品微生物センター】のコラムページです。【油脂の酸価、過酸化物価について】www.sbc-web.com

油の劣化とその原因 | 植物油のおいしいおはなし | 植物のチカラ　日清オイリオ油の劣化とその原因をご紹介します。www.nisshin-oillio.com

3-MCPD（酸加水分解植物たん白を含む液体調味料中）

最大基準値：0.4mg/kg　mg/L(mg/kg)=ppm

JECFAの評価により1,3-DCPは発がん性物質であることが確認されましたが、動物実験の結果から、食事由来の1,3-DCPの摂取による人の健康への懸念は低いと結論づけました。

1,3-DCPと3-MCPDの生成濃度に相関があり、また1,3-DCPの濃度は3-MCPDの濃度より低いので、コーデックス委員会は3-MCPDに最大基準値を設定して、食品中のクロロプロパノール類を管理することにしました。

安全性について｜日本アミノ酸液工業会日本のたんぱく加水分解物の安全性の高さは、コーデックス委員会により証明されています。www.aminosaneki.gr.jp

食品中のクロロプロパノール類及びその関連物質の生成：農林水産省www.maff.go.jp

デンプンを水と加熱することで，デンプン分子が規則性を失い，糊状（α状）になることです。身近な例で言うと，炊き立てのご飯がまさに，デンプンが糊状になっている状態です。
デンプンには生デンプン，糊化デンプン（α化デンプン），老化デンプン（β化デンプン）の 3 つの状態があり，糊化（α化）度は，デンプン中の糊化（α化）状態を，割合として数値化したものです。

https://www.jfrl.or.jp/storage/file/sugar_007.pdf

デンプンの糊化(α化)と老化(β化)とは？パン作りでの役割は？ | パン職人の朝は早いデンプンは低い温度の水を加えても特に変化がおこらないものの、加熱により性質が大きく変化する特徴があります。この変化はデンプンの糊化(α化)と老化(β化)と表現され、製パンでも大きな役割を持っています。lifehackdev.com

Mgイオン、CaイオンをNaイオンに置換する作業が必要なので塩を使用している

イオン交換樹脂の再生sekken-life.com

ECOへの提案、省エネルギー対策でコスト削減｜渡辺熱理興業渡辺熱理興業のECOへの提案として蒸気設備の省エネ提案、正しいボイラーの水処理を紹介しています。www.netsuri.co.jp

川重冷熱工業株式会社川重冷熱工業（KTE）の「ボイラの仕組み」のページです。川重冷熱工業は吸収冷温水機／冷凍機、ボイラの専門メーカーです。www.khi.co.jp

貫流ボイラ

管によって構成され、管の一方から水を送り込み、もう一方から蒸気を取り出す構造のボイラです。

保有水量が少なく、早く蒸気を発生させることができます。

また、コンパクトですから、ボイラの設置スペースは少なくて済みます。

水管ボイラ

上部と下部のドラムを多数の水管でつないだ構造のボイラです。燃焼ガスで水管を温めることにより蒸気を発生させます。

高圧で大容量の蒸気をつくりだすことができ、起動特性に優れたボイラです。

耐久性が高く点検が容易で扱いやすいという特徴もあります。

それは、「データ全体の99%がこの値以下に収まるという値を、度数分布表に書かれている値から見つけてそれを99パーセンタイルとする」という定義です。補完しません。

つまり、950人（99%は940.5人目）が受けた、10点満点のテストで、99パーセンタイルを「941人目（小数点以下四捨五入）」とする方式（nearest rank法もどき）です。940人目と941人目の値が違って940.5人目がきわどい時であっても、値の間は補間せず、とりあえず大きい方を採用する、というわけです。

7点以下の人が909人、8点以下の人が971人、9点以下の人が993人いるとすると、この場合の99パーセンタイルは、941人目の8点となります。”

“次に、より一般的な（普通の）パーセンタイルの計算方法を使ってみます（詳細は前述のApache Commons MathのPercentileの定義参照）。

これには重要な点が２つあります。

まず一つ目は、パーセントの使い方です。100個データがある時、なんとなく0%は１番目で、100%は100番目だと思いがちですが、これは勘違いです（これを採用していたのがExcel 2007互換のPERCENTILE関数と、それと同じ動作をするPERCENTILE.INC）。

これは、pパーセントの指し示す位置(pos)を1始まりの「1+(p/100)*(データの個数)」と計算しているのですが、こうではなく、普通は0始まりの「0+(p/100)*(データの個数+1)」にするのです。つまり、0%があたかも0番目に位置し、100%があたかも100番目にあるかのような位置決めを行うのです。したがって、例えば1000件のデータがある時の90%が、900人目を指す、というわけではなく、少しずれることになるのです。

このようにして計算した%の指し示す位置(pos)が1未満なら「１番目」、データの個数以上なら「(データの個数）番目」の値がpパーセンタイルの値となります。そして、それ以外の大部分については、次のように線形補完しつつ計算します。

位置（pos）が決まったら、その前後の値を線形補完します。

たとえば、posが7.2なら、7番目の値（v[7]）と8番目の値（v[8]）を持ってきて（1始めの配列表記であることに注意）、v[7]とv[8]の値を「(1-0.2)*v[7]+0.2*v[8]」次のように内分します（もしかすると、「v[7]+(v[8]-v[7])*0.2」のほうが分かりやすい人もいるかも知れません）。

つまり一般的に書けば、posを整数部分iと、小数部分fに分けて、パーセンタイルを「(1-f)*v[i]+f*(v[i+1]-v[i])」として計算するわけです。

※考え方のポイント：v[i]とv[i+1]が等しい場合は、そのままv[i]（v[i+1]でも同じ）の値がパーセンタイルの結果になり、v[i]とv[i+1]の値が違う時のみ、線形補間の効果で中途半端な値になる。

さて、先ほどの方法でExcelを使って計算したパーセンタイルは、だいぶ近いことをしています。特に、度数分布表から特定の順位kの値(v[k])を取り出す方法はそのまま利用できそうです。”

とあります。

自分がいつも読んでいるアットザベンチの統計の本には１つ目の“初歩的な”と書いてある方法しか載ってなく、そっちの方しか知りませんでした。

しかし、PERCENTILE.EXCでは0%と100%の計算方法が違うようで、そのため0と1を除く範囲でしか使えないようです。

ここまで書いておきながら結局のところ具体的にどう使い分ければいいのか分かりません‥‥

流れ的にはPERCENTILE.EXCを使った方が良いかな？位の感覚ですが‥‥

ちなみに四分位を計算するだけならQUARTILE.EXC関数とQUARTILE.INC関数が搭載されています。

25、50、75パーセンタイルを計算するだけの関数ですが。

違いはパーセンタイルの２つの関数と同じようです。

加えて、QUARTILE.INCでは戻り値に0と4を指定可能でそれぞれ最小値を最大値を返すことができますが、QUARTILE.EXCでは戻り値に0および4を指定するとエラー値 #NUM!が返されてしまいます。

QUARTILE.EXC Officeヘルプ

QUARTILE.INC Officeヘルプ