统计方法在葡萄酒质量分析中的应用

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数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例

数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例一、本文概述本文旨在通过深入剖析数学建模在葡萄酒质量评价中的应用，展示数学建模的经典案例。

我们将首先简要介绍数学建模的基本概念及其在各个领域的应用，然后聚焦葡萄酒质量评价这一具体问题，阐述如何通过数学建模对其进行科学、客观的分析。

文章将详细分析数据的收集与处理、模型的建立与求解、模型的验证与优化等关键环节，并探讨不同数学模型在葡萄酒质量评价中的优缺点。

我们将总结数学建模在葡萄酒质量评价中的实际应用效果，展望其在未来葡萄酒产业中的发展前景。

通过阅读本文，读者将能够了解数学建模在葡萄酒质量评价中的重要作用，掌握相关数学建模方法和技术，为类似问题的解决提供有益的参考和借鉴。

本文也将促进数学建模在葡萄酒产业中的应用与发展，推动葡萄酒产业的科技进步和产业升级。

二、数学建模基础数学建模是一种将实际问题抽象化、量化的过程，通过数学工具和方法来求解问题的近似解。

在葡萄酒质量评价这一案例中，数学建模提供了从复杂的实际生产环境中提取关键信息，并建立预测模型的可能。

这需要我们具备一定的数学基础，如统计学、线性代数、微积分等，同时也需要理解并掌握数据处理的基本技术，如数据清洗、特征提取和选择等。

在葡萄酒质量评价问题中，我们首先需要收集大量的葡萄酒样本数据，这些数据可能包括葡萄品种、产地、气候、土壤、酿造工艺、化学成分等多个方面的信息。

然后，我们需要对这些数据进行预处理，如去除缺失值、异常值，进行数据标准化等，以提高模型的稳定性和准确性。

接下来，我们可以选择适合的模型进行训练。

在这个案例中，我们可以选择线性回归、决策树、随机森林、神经网络等模型进行尝试。

我们需要根据数据的特性和问题的需求，选择最合适的模型。

同时，我们还需要进行模型的训练和验证，通过调整模型的参数，提高模型的预测能力。

我们需要对模型进行评估和优化。

这可以通过交叉验证、ROC曲线、AUC值等评估指标来进行。

如果模型的预测能力不足，我们需要对模型进行优化，如改进模型的结构、增加更多的特征等。

葡萄酒质量的评价

葡萄酒质量的评价现行的葡萄酒质量的评价体系是建立在人的感官上进行的，如何通过一些量化的理化指标来评价葡萄酒质量是一个值得研究的方向。

为此，利用多元统计分析的相关知识，通过研究酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系，客观的评价了葡萄酒的质量，成功的对酿酒葡萄进行了分级。

标签：t检验法；K均值聚类；典型相关分析；多元线性回归1问题背景葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，找到一种简单有效的客观方法来评酒，如何采用一个量化的评价标准就显得尤为重要了。

本文根据全国大学生数学建模竞赛2012年A题的问题和数据，通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标之间的关系，对葡萄酒的质量进行了客观评价和分级。

2模型假设（1）假设附件数据来源真实有效；（2）假设两组品酒员在相同环境下品酒，采用评分标准一样；（3）假设酿酒葡萄和葡萄酒编号一一对应。

3符号说明4模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1数据预处理在数据分析之前通常要对数据进行预处理，附件1包含两组品酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评分数据，每组品酒员有10个，红葡萄酒样品有27个，白葡萄酒样品有28个。

观察数据我们可以发现，部分数据存在缺失和异常现象，我们对其正常化处理。

对于数据缺失情况，例如第一组红葡萄酒样品20号中品酒员4号对色调评分数据缺失，我们采用剩余数据的均值替换法来修补缺失数据。

对于数据异常情况，例如第一组白葡萄酒样品3号中品酒员7号对持久性数据评分超过其规定最大值，我们也是采用“先舍弃后均值替换”的方法。

4.1.2评分数据正态性的检验对数据进行预处理后，我们对附件1中品酒员对酒样品的评价总分进行了计算，然后得出了红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值，其图像如图1、图2所示。

观察图1、图2可以发现，两组品酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值虽然在数值上有出入，但其变化趋势大致一样，为了评价两组品酒员的评价结果有无显著性差异，我们拟采用双正态总体t检验法，为此我们需要对两组品酒员的评分数据进行正态性检验。

葡萄和葡萄酒的质量分析及评价

葡萄和葡萄酒的质量分析及评价摘要：葡萄酒的质量评价是研究葡萄酒的一个重要领域，目前葡萄酒质量的确定一般通过有资质的评酒员进行品评，也可通过建立数学模型依据葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标来对葡萄酒进行评价研究。

关键词：偏相关分析；因子分析；多元线性回归；评价模型引言分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，由于白葡萄和红葡萄及白葡萄酒和红葡萄酒在理化指标上都有所不同，所以需要分开分别分析，可以利用统计分析的方法将酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行相关性分析。

1.葡萄酒与酿酒葡萄的相关性分析1.1数据处理不考虑酿酒葡萄和葡萄酒的二级指标，只重视一级指标的作用。

对多次测量的理化指标取平均值，把酿酒葡萄的55种芳香物质无量纲求和作为酿酒葡萄的一个理化指标，把葡萄酒的73种芳香物质无量纲求和作为葡萄酒的一个理化指标[1]。

1.2相关性分析相关分析就是研究两个或多个变量之间的相关程度大小，以及使用函数来表示互相关系的方法。

Lij>0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈正相关；Lij<0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈负相关；Lij的绝对值大小反映了葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的j项指标线性关系的强弱。

但是Lij代表的相关系数存在误差，通过回归方程对Lij进行拟合，求出拟合度R方。

R方的范围是0到1，越大越好。

偏相关回归分析是在多元回归分析中常见的分析方法，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两个变量之间的的相关系数。

1.3相关性系数的求解将酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化指标（各种芳香物质归为理化指标的一项）进行无量纲化。

现在有红葡萄酒的理化指标10个，酿红葡萄酒葡萄的理化指标31个，白葡萄酒的理化指标9个，酿白葡萄酒葡萄的理化指标31个。

通过SPSS软件的偏相关回归分析求得葡萄酒与酿酒葡萄理化指标之间的相关系数Lij,见附录和附录。

由相关系数正负可以判断葡萄酒与酿酒葡萄之间的性关系。

葡萄酒品质评估中的统计学方法研究

葡萄酒品质评估中的统计学方法研究葡萄酒是一种具有悠久历史和独特魅力的饮品，也是世界上最受欢迎的饮料之一。

然而，葡萄酒的品质评估一直是个复杂而有争议的问题，因为它涉及到许多因素，如葡萄品种、气候、土壤、采摘时间、酿造技术等等。

为了解决这个问题，需要运用适当的统计学方法来评估葡萄酒的品质。

品质评估是一种比较和评价葡萄酒的方法，通常包括外观、气味、口感和余味这四个方面的评价。

而这些因素的评价通常是由专业的品酒师来完成的。

但是，由于每个品酒师的口味和经验不同，这种主观的评估方法容易引起争议，因此需要一种客观、可靠的评价方法。

这时候就需要用到统计学方法了。

一、目前葡萄酒品质评估中常用的统计学方法1. 盲测法盲测法是一种让品酒师在不知道样品信息的情况下进行葡萄酒品质评估的方法。

盲测法可以消除品酒师在评估时的主观偏见，提高评估结果的客观性。

在这个过程中，品酒师只评价葡萄酒的外观、气味、口感和余味这些方面，而不知道葡萄品种、采摘时间、酿造技术等信息，从而避免了任何可能干扰评分的因素。

然而，盲测法也存在一定的局限性，如评价结果可能会受到温度、杯子的类型等因素的影响。

2. 主成分分析法（PCA）主成分分析法是一种常用的多元统计方法，可以将一组相关变量降维到几个不相关的主成分上。

在葡萄酒品质评估中，PCA可以用于确定哪些因素对葡萄酒的品质评估具有重要的影响。

品酒师可以对不同葡萄酒样品进行评估，然后使用PCA将评估结果降维成几个关键指标，进而判定每个样品的品质。

3. 偏最小二乘回归法（PLS）偏最小二乘回归法是一种可以处理荧光光谱数据的多元统计方法，因为葡萄酒样品包含多种成分，每个成分在荧光光谱上都有特定的波长，因此可以利用PLS模型对其进行评价。

PLS模型可以将荧光光谱数据降维，选择出与葡萄酒品质密切相关的几个特征量，然后用这些特征量来进行品质评估。

二、葡萄酒品质评估中统计学方法存在的挑战和未来发展趋势虽然统计学方法在葡萄酒品质评估中得到了广泛应用，但是它们仍然存在某些挑战和限制因素。

IRMS和SNIF-NMR化学方法在葡萄酒质量鉴别中的应用

IRMS和SNIF-NMR化学方法在葡萄酒质量鉴别中的应用摘要目前，葡萄酒掺杂、掺假问题严重，因检测技术的限制，给葡萄酒监管部门带来监管压力。

尤其是葡萄酒中年份酒、原产地酒的质量鉴别，仍缺乏有效检测方法。

该文综述同位素比质谱仪法（IRMS）和点特异性天然同位素分馏核磁共振技术（SNIF-NMR）2种化学方法的原理及其在葡萄酒质量鉴别中的应用，以为推动我国葡萄酒质量检测技术的进步提供参考。

AbstractAt present，problems of intermingling and adulteration in grape wine have been serious，but the restriction of technology has brought regulatory pressure on supervisory board of grape wine，especially for uintage wine and origin identification wine，their qualities identificationhave been lack of effective methods. The paper summarized principles and the applications in grape wine quality identification of Isotope Rati Mass Spectrometry（IRMS）and Site-specific Natural Isotope Fractionation-Nuclear Magnetic resonance（SNIF-NMR），in order to provide references for propelling the progress of quality identification technology of grape wine.Key wordsgrape wine；IRMS；SNIF-NMR；quality identification1国内外对葡萄酒质量鉴别方法的研究动态葡萄酒是含有几百种且具有不同浓度组分的复杂混合物，其中主要成分是乙醇、水、甘油、糖分、有机酸、盐分，而芳香醇、氨基酸和酚类物质以较低的浓度存在。

应用多元统计分析葡萄、葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的相关性

１．３红葡萄酒的测定指标
数学建模竞赛题目。本竞赛给出了两组品尝员（每
组１ｏＸ）对２７个红葡萄酒５９２８个白葡萄酒进行的品
除花色苷外，其余与白葡萄酒相同。１．４红、白葡萄酒中的芳香物质测定指标７４种１．５红、白葡萄酒评价标准
酶活力、褐变度、ＤＰＰＨ自由基１／ＩＣ５０、总酚、单宁、葡萄总黄酮、白藜芦醇、反式白藜芦醇苷、顺
原料及葡萄酒的理化指标，也能在很大程度上看出
葡萄酒质量高低。
式白藜芦醇苷、反式白藜芦醇、顺式白藜芦醇、黄
关键词：葡萄酒质量评价；主成分分析；偏最小二乘回归；逐步回归
作为酿酒原料，葡萄与葡萄酒之间关系密切，
标表（含２个表格），葡萄和葡萄酒的芳香物质表
（含４个表格）。
其理化指标会在一定程度上反映葡萄酒的质量。确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行感官品评，每个评酒员对葡萄酒的感官指标进行打分，然后求和得到其总分或平均分。本文通
本文通过引入偏小二乘回归法对其理化指标和品尝结果之间的关系进行分析，试图找出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，以及酿酒葡萄、葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的影响，以探讨用葡萄

2012数学建模A题---葡萄酒评价---国家奖

葡萄酒的评价摘要本文主要运用统计分析方法，解决与所酿葡萄酒有关的问题。

对于问题一，,分别对白酒和红酒的两组数据进行差异性检验。

构建一个能反应葡萄酒本身质量的量，对两组数据分别进行相关性分析，得到第二组评酒员的结果更可信。

对于问题二，先做聚类分析，再做线性回归分析，得到白、红葡萄分为4级和3级。

对于问题三，利用问题二中聚类得到的7个主成分，把每种葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄之间的7个主成分进行相关性分析，得到7个回归方程，即为酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

对于问题四，首先建立模型：12W=a *Y +b *Y 。

其中a,b 分别为酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的贡献率，1Y ，2Y 分别为两种因素的贡献值。

然后，通过确定芳香物质是否对葡萄酒的评分有影响来论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。

问题一中，本文运用excel 做两组数据的显著性差异检验，得到两组评酒员在评论白酒和红酒都存在显著性差异，且通过了F 检验。

接着本文通过确定各指标的权重，构建一个能反应各葡萄酒实际平分的量，把两组数据与之做相关性分析，发现第二组与之相关性更大，故第二组评酒员的结果更可信。

问题二中，本文通过SPSS 做理化指标的聚类分析，得到7个主成分；再做指标与评分的线性回归分析，得到白葡萄的分级结果为4级：一级：白酿酒葡萄14,22；二级：白酿酒葡萄4,5,9,19,23,25,26,28；三级：白酿酒葡萄24,27；四级：白酿酒葡萄1,2,3,6,7,8,10,11,12,13,15,16,17,18,20。

红葡萄酒为3级：一级：红酿酒葡萄2,9；二级：红酿酒葡萄3,4,10,22,24；三级：红酿酒葡萄1,5,6,7,8,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23,25,26,27。

问题三中，本文运用excel 将葡萄酒的一级指标分别与7个主成分进行相关性分析然后对每种主要成分利用SPSS 进行线性回归分析得到以下7个回归方程：()()()()()r1134r21367r3137r4136r6137r71Y =-39.542+1.727+21.850+3.9463Y =4.044+0.026-0.156-0.005-0.1954Y =2.807+0.021-0.030-0.1895Y =2.700+0.024-0.169-0.0056Y =0.069+0.001-0.006-0.0077Y =70.028-0.188+x x x x x x x x x x x x x x x x x ()()2347r8123560.841+0.280-0.187+1.7048Y =58.545-0.021-1.028+1.666+27.045-0.0049x x x x x x x x x 即为每种酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。

多元统计分析报告范文

多元统计分析报告范文自己写的多元统计分析的报告,使用了聚类,主成分,因子分析方法,使用的软件有p和matlab聚类分析、主成分分析、因子分析的应用一、选题背景我曾参加过2022年的全国大学生数学建模竞赛，但是我们那时并没有深入的学习多元统计学方面的知识，当时做的时候只把前两问使用显著性分析和使用主成分分析进行了一些处理，通过上统计分析的课觉得这个题完全可以使用所学的知识解决，因此本文通过参考一些优秀的论文将这个题的整个过程详细的实现了一遍。

使用的分析工具有E某CLE2007，SPSS17.0中文版和MATLAB2022.a。

具体的题目如下：确定葡萄酒质量时一般是通过聘请有资质的评酒员进行品评。

每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。

酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。

附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。

请尝试建立数学模型讨论下列问题：1.分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？4．分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量？二、分析过程1.问题一自己写的多元统计分析的报告,使用了聚类,主成分,因子分析方法,使用的软件有p和matlab表1（两种葡萄酒的得分情况）使用表1中得出的平均值，利用SPSS中的Kendall和调系数检验法对这两组评委的打分进行一致性检验，这里之所以选择Kendall和调系数检验法，随让一致性检验有多种方法，但是不同的方法使用范围是有限制的，而此方法正是用来检验多个评分者给分的一致性程度。

Kendall和调系数检验法原理和谐系数的计算公式：若评分中出现相同等级，则需要计算校正的系数，其公式为：SPSS操作步骤打开SPSS并导入处理之后的结果，选择菜单栏中的“分析”—>“非参数检验”—>“K个相关样本”—>“选择检验的数据”。

主成份分析用葡萄酒数据

主成份分析用葡萄酒数据葡萄酒数据通常包含多个变量，例如酒的种类、酒精含量、酸度等。

通过主成份分析，我们可以将这些多个变量转化为少数几个主成分，从而更方便地进行数据分析和可视化。

首先，我们需要准备一个包含葡萄酒数据的数据集。

这个数据集可以包含多个样本（即葡萄酒的不同样品），每个样本有多个变量。

我们可以使用统计分析软件（例如Python的Scikit-learn库）来进行主成份分析。

在进行主成份分析之前，我们需要对数据进行标准化处理。

这是因为葡萄酒数据通常具有不同的尺度和单位，例如酒精含量的范围可能是0-20%，而酸度的范围可能是0-1、通过标准化，我们可以使得所有变量具有相同的尺度，从而避免一些变量对主成份分析结果的影响过大。

接下来，我们可以使用主成份分析算法对标准化后的数据进行处理。

主成份分析的目标是找到一组无关的主成分，这些主成分是原始数据中的线性组合。

每个主成分都具有一个对应的特征值，表示该主成分所解释的方差比例。

我们通常选择具有较大特征值的主成分，因为它们能够解释更多的原始数据方差。

在主成份分析的结果中，我们可以看到每个主成分的特征向量。

这些特征向量是原始数据变量与每个主成分之间的关系。

我们可以根据特征向量中的权重来解释每个主成分所代表的含义。

例如，如果一些主成分的特征向量中，酒的种类变量的权重较大，那么我们可以推断该主成分与酒的种类之间存在一定关系。

主成份分析的一个重要应用是降维。

通过选择其中的几个主成分，我们可以将原始数据从高维度降低到低维度，并且尽可能少地损失信息。

降维后的数据可以更方便地进行可视化和分析。

例如，我们可以将数据投影到前两个主成分所代表的空间中，从而在二维平面上展示葡萄酒数据的分布情况。

此外，主成份分析还可以用于数据预处理。

通过选择具有较大特征值的主成分，我们可以保留大部分原始数据方差，从而减少噪声和冗余信息。

这对于后续的数据分析和建模任务非常有益。

总结起来，主成份分析是一种非常有用的统计方法，在葡萄酒数据分析中有广泛的应用。

基于多元统计分析方法的葡萄酒评价问题研究

基于多元统计分析方法的葡萄酒评价问题研究作者：孙明未来源：《金融经济·学术版》2013年第09期摘要：葡萄酒的质量与酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标等紧密相关。

本文以酿酒葡萄和葡萄酒为研究对象，利用多种统计方法研究葡萄酒指标和葡萄酒质量之间的定性和定量关系。

找出评酒员对酒的评价之间存在的显著性差异，并对酿酒葡萄进行了分级，具有一定的应用价值。

关键词：葡萄酒评价多元配对比较检验聚类分析复相关回归分析逐步回归分析1、引言在我们日常的生活中，对葡萄酒的分析一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评，从而确定葡萄酒的质量。

根据每位评酒员品尝葡萄酒后对其分类指标的打分，求其总和作为该类酒的总分，以此来确定不同葡萄酒样本的质量。

酿酒葡萄的好坏一般与所酿葡萄酒的质量有直接的关联，葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄检测的理化指标均会在一定程度上反映出葡萄酒的优劣和葡萄的质量。

2012年全国大学生数学建模竞赛A题中给出了一批评酒员对某一年份多种葡萄酒的评价结果，该年份这些葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄的成分数据，以及酿酒葡萄和葡萄酒中含有的芳香物质数据，本文以此为基础，利用多元统计分析方法解决下列问题：（1）分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异；（2）根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级；（3）分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系；（4）分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。

2、基本假设（1）建模仅依据赛题提供数据，不考虑其他信息；（2）不考虑葡萄酒酿酒工艺的差异，即可认为选取的葡萄酒样本产自相同水平葡萄酒加工工艺的厂商；（3）评酒员对选取的各葡萄酒样本的打分相互独立，不受他人影响及外界因素的干扰。

3、数据的预处理（1）第一组红葡萄酒中的数据F76缺失，我们采用其他剩余九名评酒员评分的平均值代替该缺失数据；（2）第一组白葡萄酒中数据J233的异常值为77（因该类评分最高分为8分），我们认为其为输入错误，所以把该数据定为7；（3）酿酒葡萄工作表中的数据DD34，考察其它两组样本数据，我们认为其为输入错误，因此可将其定为226.1；（4）因为问题2-4都涉及到理化指标数据的运用，又因为各种指标的量纲不同，所以必须先对附件2、3中的数据进行标准化处理，标准化处理的公式为：再运用SPSS按以上公式对数据进行标准化处理。

聚类分析例题

聚类分析例题聚类分析例题5.2酿酒葡萄的等级划分5.2.1葡萄酒的质量分类由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。

我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。

通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。

等级特优优优良良及格不及格分数95-100 90-94 80-89 70-79 60-69 0-59在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。

为此我们需要进一步细化等级。

为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。

等级偏优偏优良良中及格分数80-84 75-79 70-74 65-69 60-64数字等级 5 4 3 2 1通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：编号红酒原等级细化等级白酒原等级细化等级1号68.1 2 2 77.9 3 4 2号74 3 3 75.8 3 4 3号74.6 3 4 75.6 3 4 4号71.2 3 3 76.9 3 4 5号72.1 3 3 81.5 4 5 6号66.3 2 2 75.5 3 4 7号65.3 2 2 74.2 3 3 8号66 2 2 72.3 3 3 9号78.2 3 4 80.4 4 510号68.8 2 2 79.8 3 411号61.6 2 1 71.4 3 312号68.3 2 2 72.4 3 313号68.8 2 2 73.9 3 314号72.6 3 3 77.1 3 415号65.7 2 2 78.4 3 416号69.9 2 3 67.3 2 217号74.5 3 3 80.3 4 518号65.4 2 2 76.7 3 419号 72.6 3 3 76.4 3 4 20号 75.8 3 4 76.6 3 4 21号 72.2 3 2 79.2 3 4 22号 71.6 3 3 79.4 3 4 23号 77.1 3 4 77.4 3 4 24号 71.5 3 3 76.1 3 4 25号 68.2 2 2 79.5 3 4 26号 72 3 3 74.3 3 3 27号 71.5 3 3 77 3 4 28号 79.6 3 4 考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。

国赛A题优秀论文

葡萄酒的评价模型摘要本文主要解决葡萄酒的评价问题，运用多种数理统计方法通过MATLAB和SPSS软件对可能影响葡萄酒质量的因素进行统计分析，初步得出对葡萄酒的理化指标评价和主观评价具有差异性。

对于问题一中的显着性差异分析，针对两组评酒员对于每一种酒的评分，本文用α=），结果显示两组评酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的评分MATLAB进行t检验（0.05都具有显着性差异。

对于可信度的问题，我们用EXCEL进行方差与置信区间的综合分析，得出对红、白葡萄酒的评价结果第二组可信度均较高。

问题二，首先用相关性分析计算出各个理化指标之间以及各理化指标与葡萄酒质量间的Pearson相关系数r，然后选取和葡萄酒质量相关程度较大（0.2r>）的理化指标进行聚类分析，依照指标的不同情况可将其分别分为3、4、5类，得出在每种分类情况下的分类方案。

最后，我们计算每种分类方案下各类酿酒葡萄质量得分的平均值，分值越高则级别越高，确定了最终的分级方案。

问题三，我们先对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，利用降维技术找出能代表酿酒葡萄的主要理化指标，然后再将得出的主要理化指标与葡萄酒的理化指标进行相关性分析，根据相关系数确定二者理化指标间的关系。

结果表明，葡萄酒的理化指标除了由相对应的酿酒葡萄的理化指标决定外，还可由其它相关性大的理化指标决定。

最后，对问题四建立多元线性回归分析模型，对第一问中计算出了红、白葡萄酒和葡萄的样本相关系数进行比较，发现用葡萄的理化指标衡量葡萄酒的质量是不全面的，芳香物质可能会影响酒的香气从而影响酒的整体质量。

因此在第二小问中，先根据葡萄酒中芳香物质的化学成分将其分类（醛、烃、醇、酯、酸、酮以及其他含氧有机物），再利用多元线性回归模型计算出其样本相关系数，说明芳香物质通过酒的香气来影响酒的品质，从而说明了理化指标分析和主观评分在葡萄酒质量分析中的差异性。

关键词：t检验相关性分析聚类分析主成分分析多元线性回归问题重述葡萄酒是世界公认的对人体有益的健康酒精饮品，其生产方式方便,经济,且风味极佳.因而越来越受到广大市民的青睐，同时葡萄酒的质量以及等级划分也越来越受到人们的关注。

食品感官评价的作用及与方法概述

食品感官评价的作用及与方法概述随着人们对食品品质和安全的要求不断提高，食品感官评价作为一项重要的质量检测手段，在食品、饮料等领域的应用越来越广泛。

本文将介绍食品感官评价的基本概念、作用、方法及其应用，以强调其在食品、饮料领域的重要性和应用前景。

食品感官评价是通过人的感觉器官，如视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉等对食品进行综合评估的一种方法。

在食品、饮料开发及质量检测中，食品感官评价具有以下作用：品质控制：通过食品感官评价，可以有效地对食品、饮料的质量进行控制，确保产品符合市场需求和标准。

风味研究：食品感官评价可以帮助研究人员了解产品的风味特征，为产品配方和工艺的优化提供依据。

安全性评估：食品感官评价可以及时发现食品、饮料中的异常味道、色泽等安全隐患，为食品安全性的评估提供参考。

感官测量仪器：常用的感官测量仪器包括气味分析仪、色差计、质构仪等，这些仪器可以帮助研究人员对食品、饮料的感官指标进行定量分析。

评价流程：食品感官评价通常包括以下步骤：筛选评价员、培训评价员、准备样品、组织评价、分析评价数据和得出结论。

标准：为了使食品感官评价结果更加准确可靠，需要建立一套通用的评价标准，例如ISO感官评价标准等。

食品领域：食品感官评价在食品领域的应用十分广泛，如对谷物、肉类、蔬菜、水果等农产品的品质评估，以及对糖果、饼干、巧克力等加工食品的口感、色泽和气味等方面的评价。

饮料领域：在饮料领域，食品感官评价主要用于对各种酒类、饮用水、果汁等饮料的品质检测。

例如，通过感官评价可以判断饮料的口感、气味、颜色等方面是否符合市场需求和标准。

食品感官评价作为一项重要的质量检测手段，在食品、饮料领域的应用越来越广泛。

通过食品感官评价，不仅可以有效地对食品、饮料的质量进行控制，确保产品符合市场需求和标准，还可以为产品配方和工艺的优化提供依据，及时发现食品、饮料中的安全隐患。

因此，感官评价在食品、饮料领域具有重要性和应用前景。

在当今社会，食品质量与安全问题越来越受到消费者的。

基于葡萄酒评价的统计分析

７２．３８１＿５７４．２
６６．０７８．２６８．８
７０．４７２．９７４．３
７２．３８０．４７９．８
评
贝
７０・１
５３．９
６ｌ・６
６８．３
第３０卷第１１期
ＶｏＩ．３０ＮＯ．１１
重庆工商大学学报（自然科学版）
ＪＣｈｏｎｇｑｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖ．（ＮａｔＳｃｉＥｄ）
７９．２７９．４７７．４７６．１７９．５
７８．６７９．２
７７．１７７．２８５．６７８．０６９．２
７２．６７５．８
Ｎ（／ｚ，ｄ），其中／ｚ＝／ｚ１－／ｚ２，ｄ￣－Ｏ－１２＋ｏ－２．由于评酒员对红、白葡萄酒质量评价的显著性分析方法是一样的，所有对红、白葡萄酒进行显著性分析．方差未知时，可采用ｔ双边检验法Ｊ．假设检验问题为：
重庆工商大学学报（自然科学版）
第３Ｏ卷
表ｌ葡萄酒样品评分的平均值
酒样品号
６２．７６８．１
酒样品号
Ｙ
８２．０
Ｙ
７７．９
８０．３８０．４６８．６

基于相关分析和多元线性回归的葡萄酒质量预测

基于相关分析和多元线性回归的葡萄酒质量预测葡萄酒质量预测一直是葡萄酒行业的重要课题之一、通过了解葡萄酒的各种特征和其质量评分之间的关系，可以为生产商提供重要的参考，帮助他们改进生产工艺和提高葡萄酒的质量。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用相关分析和多元线性回归模型来预测葡萄酒的质量。

首先，我们需要了解葡萄酒的质量是如何被评价的。

在葡萄酒行业，通常会使用一些专业人士对葡萄酒进行评分。

这些人士品尝葡萄酒后，会给出一个0到10的评分，表示葡萄酒的质量。

我们将这个评分定义为葡萄酒的质量变量。

为了预测葡萄酒的质量，我们需要一些与葡萄酒特征相关的数据。

例如，葡萄酒的酒精度、酸度、挥发性酸度、残糖等特征。

我们将这些特征定义为自变量。

相关分析是一种用于研究两个变量之间关系的统计方法。

在我们的问题中，我们将使用相关分析来了解葡萄酒特征和质量之间的关系。

具体来说，我们可以计算每个特征与质量变量之间的相关系数。

相关系数的取值范围为-1到1，其中1表示强正相关，-1表示强负相关，0表示无关。

通过计算相关系数，我们可以知道哪些特征与葡萄酒质量有较强的关系。

在葡萄酒数据集中，我们可以使用多元线性回归模型来预测葡萄酒的质量。

多元线性回归模型可以将多个自变量与一个因变量之间的关系建模，从而预测因变量的值。

在我们的问题中，因变量是葡萄酒的质量，自变量是葡萄酒的各种特征。

多元线性回归模型可以表示为一个线性方程：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn其中，Y表示因变量（葡萄酒的质量），X1到Xn表示自变量（葡萄酒的各种特征），β0到βn表示回归系数。

为了构建多元线性回归模型，我们需要先拟合一个初始模型，然后使用最小二乘法来估计回归系数。

最小二乘法是一种常用的回归分析方法，可以通过最小化残差平方和来估计回归系数。

在我们的问题中，残差即为实际质量与预测质量之间的差异。

构建多元线性回归模型后，我们可以使用该模型来预测新葡萄酒的质量。

葡萄酒质量评分的统计分析方法研究

性官评价借鉴了心理学、生理学、统计学、工程学的一些方法，在一定程度上解决了这些问题，更具有科学性，结果更可靠。现代感官评价的方法主要有２种：一是分析型感官
［收稿日期］２０１２ —１１ — ２８［基金项目］湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目（Ｑ２Ｏｌ３１４０６）。［作者简介］黄毅（１９７７一），男，硕士，讲师，现主要从事应用数学、数理统计方面的教学与研究工作。
因此，对葡萄酒质量的评价就成了一个难题。
目前，评价葡萄酒质量最有效的方法仍然是感官评价。所谓感官分析是指凭借人体自身的感觉器官，对食品的质量状况做出客观的评价，对食品的色、香、味和外观形态进行全面的鉴别，以获得客观真实的数据，在此基础上利用数理统计手段对食品的感官质量进行综合性的评价。
萄酒的质量方面做了极大的努力，也取得了突破性的进展，但是目前感官评价还仍然是评价葡萄酒质量
最有效的方法。在评价葡萄酒质量时，通常通过聘请品酒员对葡萄酒进行品尝后打分来确定。由于品酒
葡萄酒质量评分的统计分析方法研究
黄毅，胡二琴（湖北工业大学理学院，湖北武汉４３００６８）
［摘要］葡萄酒种类繁多，成分复杂，气味和口感变化很大。虽然人们在如何利用现代仪器分析以确定葡

基于统计分析的葡萄酒的评价

第１５卷第２期
２Ｏ１３年４月
滁州学院学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＵＺＨＯＵＵＮＩｖＥＲｓＩＴＹ
Ｖ０１．１５Ｎｏ．２Ａｐｔ．２０１３
基于统计分析的葡萄酒的评价
陈然，史少云，张悦，吕光阁
摘
要：通过葡萄品种的理化指标数据和对应葡萄酒的质量评分，用Ｆ检验得到评酒员对红、白葡萄酒的评分结果都具有
显著性差异，借助多系列相关分析得到评酒员的可信度。采用主成分分析法降低葡萄理化指标的数量，通过ＡＨＰ评价模型确定指标的权重，利用ＳＰＳＳ软件对葡萄酒样进行分类将酿酒葡萄分为Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ五个等级，客观地反映了葡萄的理
化指标与葡萄酒质量之间的联系。关键词：Ｆ检验；葡萄酒评价；理化指标；ＡＨＰ评价模型中图分类号：Ｏ２１１．４文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — １７９４（２０１３）０２ — ００２５ — ０４
献颇多。例如王金甲［１］根据葡萄酒物理化学性质，
取一个显著性水平ＯＷＵＷＸ或０．０５），可查表
得到（ｍ，ｚ），判断若Ｆ＞，则认为模型是显
著的。
若Ｆ＜Ｆａ，则认为模型是不显著的。利用Ｍａｔｌａｂ７．６．０的ａｎｏｖａ２１函数进行双因
子可重复方差分析，可得到每种样品酒的检验结果如表１。

赤霞珠干红葡萄酒中甲醇、乙酸乙酯、高级醇含量的测定

赤霞珠干红葡萄酒中甲醇、乙酸乙酯、高级醇含量的测定齐晓茹;师旭;王颉;马艳莉【摘要】采用毛细管气相色谱法测定了不同年份赤霞珠干红葡萄酒中甲醇、乙酸乙酯、高级醇的含量.结果表明,随着贮藏时间的延长,甲醇含量逐渐降低,乙酸乙酯含量逐渐升高,高级醇含量逐渐升高,异戊醇含量最高,约占所测得高级醇总量的69 %.测定的样品中甲醇含量为122.37~207.12 mg/L,乙酸乙酯含量为15.24~37.92 mg/L,高级醇总量为338.73~399.62 mg/L.对比分析贮藏时间对葡萄酒甲醇、乙酸乙酯、高级醇的影响,为提升葡萄酒品质,促进葡萄酒行业的发展奠定了基础.%The content of methanol,ethyl acetate and higher alcohols in Cabernet Sauvignon dry red wine of different age was de-termined by capillary gas chromatography. The results showed that,with the extension of storage time, methanol content decreased, ethyl acetate content increased gradually, and higher alcohols content increased gradually (isoamyl alcohol content was the highest, accounting for about 69 % of the total higher alcohols). In the measured wine samples, the content of methanol was 122.37~207.12 mg/L,the content of ethyl acetate was 15.24~37.92 mg/L,and the total amount of higher alcohols was 338.73~399.62 mg/L. In this paper,the effects of storage time on methanol,ethyl acetate and higher alcohols in wine were analyzed, which laid a founda-tion for improving the quality of wine and promoting the development of wine industry.【期刊名称】《酿酒科技》【年(卷),期】2018(000)003【总页数】5页(P98-101,105)【关键词】葡萄酒;毛细管气相色谱法;甲醇;乙酸乙酯;高级醇【作者】齐晓茹;师旭;王颉;马艳莉【作者单位】河北农业大学食品科技学院,河北保定071001;河北农业大学食品科技学院,河北保定071001;河北农业大学食品科技学院,河北保定071001;河北农业大学食品科技学院,河北保定071001【正文语种】中文【中图分类】TS262.6;TS261.4;TS261.7葡萄酒是以新鲜葡萄或葡萄汁为原料，经全部或部分发酵酿制而成，含有一定酒精度的发酵酒，是世界公认的对人体有益的健康饮品，世界葡萄产量的80%被用来酿造葡萄酒[1-2]。