Purpose. To study the effect of weather conditions on grain quality in soft spring wheat lines that are undergoing competitive variety trial. To identify indices to be least affected by weather conditions. To investigate the correlation dependence between grain quality indices in the years with contrasting weather conditions and conduct the analysis of variance. Methods. Parameters of grain and flour quality of bread spring wheat lines were determined using conventional methods at the laboratory of grain quality of V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat, NAAS of Ukraine, protein content in flour was measured with the use of the SPECTRAN 119M device. Results. Contrasting weather conditions were considered including arid ones (2013) – that had negative effect on 1000 kernel weight, but at the same time positively influenced the averaged grain quality indices; with excess humidity (2014) – they resulted in decreasing of all technological indices; optimal ones (2015) – allowed to obtain maximum indices of grain and flour quality. Paired coefficients of correlation between different para­meters of grain and flour quality were calculated. The most number of strong and medium correlations was found in a dry year (33.3%), the smallest one – in a wet year (13.0%). Such indices as flour strength, dough dilution and protein content depended on the conditions of the growing year least of all. Grain-unit response was the most considerable to the humid conditions of the year. The analysis of variance showed that climatic conditions had significant effect on the quality indices of grain and flour. At the same time, an important genotypic component was revealed in indices of dough resilience (63%), bread volume and rating (61 and 53% respectively), the flour strength (42%), crude gluten quality (33%), bread porosity (30%). With climate variations, the genotypic conditionality of the content of protein and especially crude gluten was expressed insignificantly. Conclusions. When creating high quality cultivars, plant breeders should be guided by such indices as flour strength, dough resilience, gluten quality, bread volume and rating as only they are more genetically determined

Мета.Визначити статистичні методи та інструментальні засоби (пакети прикладних програм) для створення сис­теми підтримки прийняття рішення (СППР) кваліфікаційної експертизи сортів рослин на придатність до поширення (ПСП) у розрізі завдань оброблення даних. Обґрунтувати вибір програмних засобів оброблення статистичних даних польових та лабораторних досліджень, що входять до складу кваліфікаційної експертизи на ПСП. Методи. Аналітичний, який ґрунтується на порівнянні методів описової та багатовимірної статистики й засобів інтелектуального аналізу даних, отриманих під час кваліфікаційної експертизи на ПСП. Порівняльний аналіз програмних засобів оброблення статистичних даних для підготовки пропозицій щодо кінцевого рішення за заявкою на сорт рослин.Результати. Проведено декомпозицію завдань, що входять до складу системи підтримки прийняття рішень з кваліфікаційної екс­пертизи сортів-кандидатів на ПСП. Проведено порівняння статистичного пакета SPSS, пакета аналізу, що входить до складу MS Excel, та мови програмування R за критеріями: зручність інтерфейсу, функціональність, якість представлення результатів обчислення, наочність графічної інформації, вартість програмного засобу. Обидва пакети широко застосовують у світі для статистичного оброблення даних, вони мають аналогічний склад функцій для обчислення статистик. Висновки. Виокремлено завдання ПСП, що рекомендовано вирішувати із застосуванням досліджуваних засобів. Як інструментальний засіб рекомендовано використовувати мову програмування R. Основною перевагою R порівняно з пакетом IBM SPSS Statistics є те, що R є програмним продуктом з відкритим кодом, який вільно поширюється. | Цель. Определить статистические методы и инструментальные средства (пакеты прикладных программ) для создания системы поддержки принятия решения (СППР) квалификационной экспертизы сортов на пригодность их к распространению (ПСР) в разрезе задач обработки данных. Обосновать выбор программных средств обработки статистических данных полевых и лабораторных исследований, которые входят в состав квалификационной экспертизы на ПСР. Методы. Аналитический, основанный на сравнении методов описательной и многомерной статистики и средств интеллектуального анализа данных, полученных при проведении квалификационной экспертизы на ПСР. Сравнительный анализ программных средств обработки статистических данных для подготовки предложений по окончательному решению по заявке на сорт растений.Результаты. Проведена декомпозиция задач, которые входят в состав системы поддержки принятия решений по квалификационной экспертизе сортов-кандидатов на ПСП. Проведено сравнение статистического пакета SPSS, пакета анализа, который входит в состав MS Excel и языка программирования R по критериям: удобство интерфейса, функциональность, качество представления результатов расчетов, наглядность графической информации, стоимость программного средства. Оба пакета широко применяются в мире для статистической обработки данных, имеют аналогичный состав функций для расчета статистик. Выводы. Выделены задачи ПСР, которые рекомендуется решать с применением исследуемых средств. В качестве инструментального средства целесообратно использовать язык программирования R. Основным преимуществом R по сравнению с пакетом IBM SPSS Statistics является то, что R – программный продукт с открытым кодом, который свободно распространяется. | Purpose. To define statistical methods and tools (application packages) for creating the decision support system (DSS) for qualifying examination of plant varieties suitable for dissemination (VSD) in the context of data processing tasks. To substantiate the selection of software for proces­sing statistical data relative to field and laboratory investigations that are included into the qualifying examination for VSD.Methods. Analytical one based on the comparison of methods of descriptive and multivariate statistics and tools of intellectual analysis of data obtained during qualifying examination for VSD. Comparative analysis of software tools for processing statistical data in order to prepare proposals for the final decision on plant variety application. Decomposition of tasks was carried out which were included into the decision support system for qualifying examination of varieties-candidates for VSD. Results. Statistical package SPSS, analysis package included in MS Excel and programe language R was compared for the following criteria: interface usability, functionality, quality of calculation result presentation, visibility of graphical information, software cost. The both packages were widely used in the world for statistical data processing, they have similar functions for statistics calculation. Conclusion. Tasks of VSD were separated and recommended to tackle using investigated tools. Programe language R was a product recommended to use as a tool. The main advantage of R as compared to the package IBM SPSS Statistics is the fact that R is an open source software.