葡萄酒的评价_全国数学建模大赛优秀论文
数学建模葡萄酒评价优秀论文
葡萄酒的评价模型摘要近年来，我国掀起了一场葡萄酒热，对葡萄酒的需求与日俱增。
特别是随着食品科学技术的发展，人们不再满足传统感官评价葡萄酒的水平。
如何运用数据资料定量研究葡萄酒的品质，加快建立葡萄酒市场指标规则成为人们关注的焦点。
本文通过对感官评价分析，结合葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标和芳香物质的大量数据，建立了客观可靠的葡萄酒质量综合评价模型。
针对问题一：本题需要检验两组品酒员的评价结果是否存在显著差异，并选出更可靠的一组。
我们将各种葡萄酒的10个二级指标得分，相加得到每种酒的总分。
在判断知每组品酒员的评价总分均服从正态分布后，用t检验分析两组品酒员对各葡萄酒评价的差异性，由此计算得到两组评价的显著性差异率为13.36%，即总体上两组品酒员的评价不存在显著差异。
但由于两组品酒员的评价仍存在部分差异，我们比较两组品酒员对55种葡萄酒评价的方差，发现第二组评分的方差普遍小于第一组，所以第二组的评价结果更可信。
针对问题二：为了对酿酒葡萄进行分级，我们将葡萄的理化指标作为媒介。
先根据国际指标制定适用于本题评分的分级标准，将葡萄酒进行分级，再根据理化指标经标准化之后的数值，利用欧氏距离对酿酒的55种酿酒葡萄进行Q型聚类分析。
聚类得到红白葡萄各六个分类后，再把各类酿酒葡萄对应至相应葡萄酒的等级，将酿酒红葡萄和酿酒白葡萄各分为五级。
针对问题三：由于各种酿酒葡萄的理化指标种类复杂，我们用主成分分析的方法，从酿酒红葡萄和酿酒白葡萄的27个有效指标中各提取出了8个和9个主要成分。
考虑到酿酒葡萄经化学反应酿造成葡萄酒的过程中各项理化指标一般存在线性关系，我们建立多元线性回归模型，得出酿酒葡萄和葡萄酒各项有效理化指标的正负相关关系。
关键词：显著性检验；聚类分析；主成分分析；多元回归。
一、问题的重述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。
数学建模毕业论文--葡萄酒的评价
数学建模毕业论文--葡萄酒的评价
葡萄酒的评价是一项复杂的任务，涉及多个因素，包括葡萄品种、酿造过程、年份、产地和存储条件等。
在数学建模中，我们可以利用统计分析和机器学习算法来对葡萄酒进行评价，以预测其质量和特征。
首先，我们可以采集一定数量的葡萄酒样本，并测量其相关属性，如酒精含量、酸度、pH值、残留糖分、挥发性酸、柠檬
酸等。
利用统计分析方法，我们可以探索这些属性与葡萄酒质量之间的关系，建立相应的数学模型。
例如，可以使用线性回归分析来确定具体属性与葡萄酒得分之间的相关性。
另一方面，机器学习算法可以帮助我们构建更复杂的评价模型。
可以使用聚类算法将葡萄酒样本分成不同的类别，以发现具有相似特征的葡萄酒群体。
此外，可以使用分类算法或回归算法来预测葡萄酒的质量评分。
这些算法可以利用已知的葡萄酒样本数据进行训练，并在新样本上进行预测。
除了属性数据，我们还可以考虑其他因素对葡萄酒评价的影响。
例如，可以考虑葡萄酒的价格、评分和消费者评价等因素，以构建更综合的评价模型。
可以使用模糊数学方法来处理这些不确定性和主观性因素，以得出更准确的评价结果。
最后，为了验证模型的准确性和稳定性，可以使用交叉验证或留一验证的方法进行模型评估。
这些方法可以帮助我们评估模型的泛化能力，并进行必要的调整和改进。
数学建模可以帮助我们对葡萄酒进行评价，为葡萄酒生产商、消费者和酒评人提供有关葡萄酒质量和特征的有价值信息。
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。
葡萄酒的评价论文(1) (1)
葡萄酒的评价摘要随着时代的进步，经济的发展，葡萄酒渐渐地走进百姓的生活。
评判葡萄酒的方法则是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。
评酒员品尝葡萄酒并对其打分，通过求和确定葡萄酒的质量。
本文通过对所给数据的观察分析，先对数据预处理，再建立相对较好的模型评价葡萄酒的质量。
对于问题一，首先我们利用MATLAB软件制作Q-Q图，根据所得到的图观察得到，这些点可近似拟合成一条直线，从而证明该组数据满足正态分布。
然后利用T-检验方法判断评酒员的评价有无显著差异，最终得出两组评酒员的评价结果存在显著性差异的结论。
关于哪组评价结果更可信的问题，我们采用了方差分析法，根据所得到的红、白葡萄酒均值和方差表，经过计算比较，我们发现第二组的方差小于第一组的方差。
由于方差越小则数据越稳定，于是我们得到第二组评酒员的评价结果更可信的结论。
对于问题二，我们选择利用灰色关联分析法。
我们根据附件一中评分员的评分得出葡萄酒的得分，并对其标准化，将所得的数据作为葡萄酒质量的评分。
对于酿酒葡萄的理化指标，首先我们通过参考文献确定对葡萄酒影响较大的酿酒葡萄的理化指标，再采用均值化无差异法对数据求标准化值，然后利用变异系数法求得筛选出来的葡萄的理化指标的权重，通过计算权重和标准化值最后求得酿酒葡萄的综合评分。
再用均值化无差异法求葡萄和葡萄酒的标准化值。
将所得到的两组数据做和并排序，从而将酿酒葡萄划分为优、良、中、差四个等级。
对于问题三，我们采用了单个拟合和综合拟合的方法。
题目中要求寻找酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标的关系，我们首先从参考文献中找到了对葡萄酒的主要理化指标有重大影响的酿酒葡萄的理化指标。
然后利用MATLAB软件进行拟合，建立线性回归方程，从而得出酿酒葡萄的部分理化指标对葡萄酒的理化指标的影响系数和两者之间的函数表达式，可见表N,为了进一步确定两者之间的相关关系，我们又对附件二和附件三中的数据进行处理，利用MATLAB软件再次进行拟合，从而得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间呈正相关关系的结论。
葡萄酒的评价数学建模论文A
葡萄酒的评价摘要我们对两种葡萄和葡萄酒都单独进行分析。
问题一：经过处理附表1的数据，分别得到两组酒评酒员对每一个红葡萄酒样品评分的平均值，将这两组数据看成两个相互独立的样本，用SPSS软件分别对两组数据进行参数和非参数假设检验，进而判断两组评酒员对红葡萄酒的评价结果是否有显著性差异。
根据两组评酒员的评分，分别求出每一个红葡萄样品10位评酒员评分的标准差，然后求和，通过比较两组标准差和的大小，结果比较小的，评分更稳定，更可信。
最后得到的结论是： 1、两组评酒员的评价结果有显著性差异。
2、第二组评酒员的结果更可信。
以下用到葡萄酒质量的评分都是以第二组评酒员的分数为标准。
问题二：我们采用相关分析和聚类方法对酿酒葡萄进行分级。
首先，对酿酒葡萄的多项理化指标与葡萄酒质量评分进行相关分析，得出一些与葡萄酒质量评分相关系数比较高的葡萄理化指标。
接着，这些指标和评酒员对葡萄酒的质量评分一起作为标准，对葡萄样品聚类分析，从而得出葡萄的分级。
得出，对红葡萄分成五级，对白葡萄分成四级，为了对分级的合理进行检验，我们定义一种对葡萄划分的检验方法，以评酒员对葡萄酒的评分作为标准，通过检验得出，红葡萄划分有误率为25.9%，白葡萄划分有误率为14.3%，可以认为结论合理。
问题三：根据附表2和附表3所给的数据，分别对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行相关性分析，得出相关矩阵，对于多个相关性比较明显的理化指标选出一个代表性理化指标，先对红葡萄和红葡萄酒指标进行分析，选出红葡萄中的7个代表性理化指标，红葡萄酒的8个代表性理化指标，然后用选取的这15个理化指标进行典型相关分析，得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系。
分析的结果要考虑相关分析后被掩盖的理化指标。
对于白葡萄和白葡萄的理化指标同样分析，选出白葡萄的6个代表性理化指标，白葡萄酒的7个代表性理化指标，然后用选取的这13个理化指标进行典型相关分析，得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系。
全国大学生数学建模竞赛一等奖论文葡萄酒的评价
第二十一篇葡萄酒质量的影响因素分析宇文皓月2012年A题葡萄酒的评价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。
请测验考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别，哪一组结果更可信？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？附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）；附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）；附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）；原题详见2012年全国大学生数学建模竞赛A题。
葡萄酒质量的影响因素分析*摘要：本文针对葡萄酒和葡萄质量的评价问题，通过t检验、模糊聚类分析、相关性分析等多种方法，综合分析了评酒员葡萄酒品尝评分结果、葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄和葡萄酒的芳香物质数据，建立了葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄以及葡萄酒质量的影响关系多元线性回归数学模型，运用EXCEL、Matlab软件得出了酿酒葡萄和葡萄酒之间的理化关系。
最后，将模型结果和实际酿酒过程相结合，做出了根据酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒质量进行评价的模型，对如何固化葡萄酒质量评判尺度提出了相关可行性方案。
针对问题一，根据评酒员对葡萄酒品尝评分结果数据，分别对红葡萄和白葡萄，首先运用t检验分析建立了显著性差别的成对数据t检验模型，分析出两组评酒员的评酒结果具有显著性差别；再运用方差分析建立了方差分析模型，分析出第二组评酒员的评价结果更为可信。
全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析
全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析葡萄酒是一种古老而美妙的饮品，其种类繁多，风味各异。
如何对葡萄酒进行准确的评价和分析成为了葡萄酒爱好者和生产商们共同关注的问题。
在此次全国大学生数学建模竞赛A题中，我们将围绕葡萄酒的评价和分析展开讨论。
1. 引言葡萄酒是一种由葡萄经过发酵而成的酒类饮品。
葡萄酒的风味和品质受到许多因素的影响，如产地、葡萄品种、酿造工艺等。
为了准确评价葡萄酒的质量和特点，我们需要建立相应的评价指标和模型。
2. 数据分析为了进行葡萄酒评价，我们首先需要收集相关的数据。
通过对不同品牌、不同种类的葡萄酒进行采样和测试，我们可以获得葡萄酒的关键指标，如酒精含量、酸度、甜度、单宁含量等。
在数据分析中，我们可以运用统计学方法和数学建模技术，对数据进行整理和处理。
通过计算均值、方差、相关系数等指标，我们可以得到葡萄酒的基本特征和相互之间的关系。
3. 葡萄酒评价指标体系建立基于数据分析的结果，我们可以建立葡萄酒评价指标体系。
这一体系应该包含对葡萄酒各项指标的评价方法和权重。
常见的评价指标包括酒精含量、色泽、香气、口感等。
在指标体系中，我们可以采用层次分析法，通过对各个指标的重要性进行排序和评估。
同时，还可以利用数学模型，将各项指标综合起来，得到最终的评价结果。
4. 葡萄酒评价模型构建在对葡萄酒进行评价时，我们可以利用数学建模方法构建评价模型。
常用的模型包括多元回归模型、灰色关联度模型等。
多元回归模型可以用来分析葡萄酒各项指标之间的关系，进而预测葡萄酒的品质。
灰色关联度模型则可以用来度量葡萄酒各个指标对品质的影响程度。
通过不断地调整模型和参数，我们可以得到更准确的葡萄酒评价结果，并为葡萄酒生产商提供有针对性的改进建议。
5. 葡萄酒评价系统设计为了方便葡萄酒评价和分析的实施，我们可以设计一个葡萄酒评价系统。
该系统可以包括数据输入、数据处理、指标评价、模型计算等功能模块。
数据输入模块用于将葡萄酒相关数据录入系统。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒的评价论文范文
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
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如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
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我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：云南财经大学参赛队员(打印并签名) ：1.鲁厚华2.李雅楠3.梁丽容指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：陈龙伟日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：题目 A题葡萄酒的评价摘要：本文研究的是葡萄酒的评价问题。
通过对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标、芳香物质进行分析，统计出两组评酒员的评价结果，计算酿酒葡萄中影响葡萄酒质量重要指标的几个主要成份，建立相应的数学模型，得出最好的评价方法。
问题一，运用SPSS11.5分析两组评酒员的评分结果，分别求出它们的均值、标准差和离散系数，通过这三个系数来评价两组之间的差异性以及哪组结果更可信。
问题二，我们采用多元统计分析方法中的聚类分析对酿酒葡萄的理化指标进行了简化，选出酿酒葡萄中最具代表的几种理化指标，再运用相关系数分析他们对葡萄酒品质的影响程度，从而进一步结合酿酒葡萄的理化指标和酒的质量对葡萄进行分级。
2012年全国数学建模大赛 A题葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要本文就影响葡萄酒的质量的因素进行了探究。
在问题一中，评酒员间存在评价尺度、评价位置以及评价方向等方面的差异，导致不同评酒员对同一酒样的评价差异很大，于是我们需要探讨两组评酒员的可信度。
对此，我们建立了单元素方差模型对其进行了显著性差异的判断，最后我们得出结论：两组评酒员的评价结果有显著性差异，并且第二组评酒员评价的结果更加可信。
在问题二中，我们首先将大量的数据进行了样本住分析塞选，大大减少了计算量，就红、白葡萄酒前17组样本葡萄酒的分数进行训练，由后十组的理性指标进行检验，也可检验俩个的准确性。
最后我们认为可以给酿酒葡萄分为一、二、三、四四个等级。
在问题三中，因为要讨论酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，我们就其两者的重要理化指标进行了探讨，应用了回归模型将其各项重要指标进行了多元拟合处理，最后得出了葡萄酒和酿酒葡萄中的重要指标的等式关系。
在问题四中，我们首先利用了回归原理求得葡萄酒质量与葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标之间的等式关系，由等式和图像细致的分析了葡萄酒和酿酒葡萄理化指标对葡萄酒质量的影响。
在一定范围内，理化指标的与葡萄酒的质量呈正相关，达到一定的量后呈现负相关趋势。
关键词：显著性差异判别主成分分析 BP神经网络回归模型1.问题的重述现今社会，随着人们生活水平的提高，人们对葡萄酒的质量要求也越来越高。
在确定葡萄酒质量的时候，一般聘请一批资深的评酒员进行评比，根据不同的指标所得的分数从而求得总分，以此确定葡萄酒的质量。
其中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。
本题给出了3份材料，材料1是某一年份一些葡萄酒的评价结果，材料2和材料3分别给出了该年份这些葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据。
我们必须解决以下问题：问题一：分析材料1中两组评酒员的评价结果是否有明显的差异，并且求出哪组评酒员的评价结果更可信。
问题二：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的品质进行分级。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒的评价
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛葡萄酒的评价摘要本文以概率论与数理统计的相关知识为理论基础，综合运用正态分布和分级的原理，利用统计分析数据，研究了葡萄酒的评价指标体系，针对 葡萄酒的质量评价问题，建立合理的数学模型用以评价。
问题一：（1） 本问题的葡萄酒质量评价指标（即外观分析中的澄清度、色调，香气分析中的纯正度、浓度、质量，口感分析中的纯正度、浓度、持久度，平衡/整体分析），先对指标归类按顺序，统计并整理出相关的数据，再利用正态分布的思想，假设并验证质量评价指标为正态分布并进行差异性分析，对比找出附件1中两组评酒员的显著差异为：两组评酒员对红葡萄酒的评价结果有显著性差异的是外观分析中的色调、香气分析中的浓度，其他的无显著性差异；两组评酒员对白葡萄酒的评价结果有显著性差异的是口感分析中的纯正度、浓度，持久性、质量和平衡/整体评价，其他的无显著性差异。
（2）本问题要求分析附件1中哪组指标更可信，这就要在问题（1）基础上分析两组指标的可信性，建立可信性分析模型，利用matlab 软件编程计算得(程序见附件4): 1var =0.0735 ,2var =0.0398。
可见21var var ，因此第二组可信性高。
问题二：此问题我们的总体思路是这样的：先根据样品葡萄酒的得分高低对葡萄酒进行分级，并且假设葡萄酒得分越高，那么酿酒葡萄就越好，等级就越高，于是我们利用一些分类模型就可以得到相应酿酒葡萄的级别差。
根据这条思路，我们建立如下一些模型来讨论（见表6、7、8）。
为了充分利用文中的数据，我们把第一组第二组葡萄酒品尝得分合并，这样就得到了一个更大的样本，对结论会更有说服力。
为了能比较客观的对葡萄酒分划分合理的等级，我们需要一种能从总体上正确的反应葡萄酒的评分，这里我们利用已经单位化的综合了所有指标的葡萄酒品尝评分的所得分评价，它们的得分范围理论上包含在[0,1]区间上，实际计算红葡萄的单位化归一化后的评分。
葡萄酒的鉴定 2012年数模国赛A题论文
关键字 ：t 检验
主成分析法
典型相关分析
多元线性回归
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一、问题重述
1.1 问题的背景 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 葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据。 1.2 问题的提出 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？ 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？
二、基本假设
1、假设所有的数据都是可靠的，不包括人为造成的不合理因素。 2、假设数据中的奇异数据和缺省值忽略后对总体信息不会有显著的影响。 3、评酒师对葡萄酒的质量打分能真实的反映葡萄酒质量的好坏。 4、忽略酿酒葡萄和葡萄酒的色泽对酒样品质量的影响。 5、酿酒葡萄的各理化指标，如蛋白质、氨基酸含量在正常范围内越高越好。
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我们对附件一中的各个评酒员给各种酒的指标打的分数相加之后， 按照酒的 序号分红葡萄酒、白葡萄酒进行排序，见附件 2. 我们对先对第一组的十个评酒员对白葡萄酒的打分总分的一组数据数据进行处 理，把前面处理的数据输入到 SPSS 中，得到的 Q—Q 图，它的 sig 值为 0.449， 大于 0.05，所以所给数据服从正态分布。
2012年数学建模A题葡萄酒的评价论文[定稿]
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2012年数学建模A题葡萄酒的评价论文[定稿]第一篇：2012年数学建模A题葡萄酒的评价论文[定稿]葡萄酒的评价一，摘要二，问题重述葡萄酒质量的评定一般是通过聘请一批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？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？三，问题分析三，模型假设1，白葡萄酒样品3数据有明显错误，建模过程中涉及白葡萄酒样品3都不予考虑；四，符号规定及说明五，模型求解（一）求解问题一模型1 方差分析法感官评价专家组成员的异质性及其原因表一列出了由10名葡萄酒品酒员，采用国际葡萄与葡萄酒的评价方法．对27（个白葡萄酒样品的感官评价结果。
采用加分制。
即得分越高的样品，感官评价质量越高。
将品酒员看成不同的“区组”．对表1的结果行双向方差分析以减少误差方差．同时分析不同品酒员之间是否存在差异。
分析结果表明，由于品酒员之间存在显著性差异．根据两组数据离平均值分散范围的大小，可以得到第二组人员的可信度高。
但是由于各人评价尺度的差异、评价位置的差异、评价方向的差异的客观存在，使得我们得到的这个白葡萄酒品酒品酒品酒品酒品酒品酒品酒品酒品酒品酒样品员1 员2 员3 员4 员5 员6 员7 员8 员9 员1085 80 88 61 76 93 83 80 95 79 2 78 47 86 54 79 91 85 68 73 81 4 75 77 80 65 77 83 88 78 85 86 5 84 47 77 60 79 62 74 74 79 74 6 61 45 83 65 78 56 80 67 65 84 7 84 81 83 66 74 80 80 68 77 82 8 75 46 81 54 81 59 73 77 85 83 9 79 69 81 60 70 55 73 81 76 85 10 75 42 86 60 87 75 83 73 91 71 11 79 46 85 60 74 71 86 62 88 72 12 64 42 75 52 67 62 77 56 68 70 13 82 42 83 49 66 65 76 62 65 69 14 78 48 84 67 79 64 78 68 81 73 15 74 48 87 71 81 61 79 67 74 82 16 69 49 86 6570 91 87 62 84 77 17 81 54 90 70 78 71 87 74 92 91 18 86 44 8371 72 71 85 64 74 81 19 75 66 83 68 73 64 80 63 73 77 20 80 68 82 71 83 81 84 62 87 80 21 84 49 85 59 76 86 83 70 88 84 22 65 48 90 58 72 77 76 70 80 74 23 71 66 80 69 80 82 78 71 87 75 24 82 56 79 73 67 59 68 78 86 85 25 86 80 82 69 74 67 77 78 77 81 26 75 66 82 75 93 91 81 76 90 84 27 58 40 79 67 59 55 66 74 73 77 28 66 75 89 69 88 87 85 76 88 90 表一：第一组人员对白葡萄酒样品的评分通过上述分析．可以认为在感官评价中．每个品酒员都是“分析仪器”．而且它们有各自的准确度和精确度。
数学建模葡萄酒论文
题目：葡萄酒的评价摘要关键词：可信度分析，K-S正态性检验，配对样本t检验，kruskal-wallis检验，主成分分析一、问题重述1.1背景为确定一批红葡萄酒的质量，现聘请两组评酒师对其进行品评及按分类指标打分。
求和得到的总分便是红葡萄酒的质量。
红葡萄酒是由葡萄皮和果肉综合酿造得到的，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。
1.2需要解决的问题我们尝试通过三个附件所给出的数据，建立数学模型讨论以下问题：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?问题（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、模型分析2.1问题（1）的分析题目要求我们根据两组评酒员对27种红葡萄酒的10个指标相应的打分情况进行分析,并确定两组评酒员对葡萄酒的评价结果是否有显著性差异,然后判断哪组评酒员的评价结果更可信。
初步分析可知:由于评酒员对颜色、气味等感官指标的衡量尺度不同,因此两组评酒员评价结果是否具有显著性差异应该与评价指标的类型有关,不同的评价指标的显著性差异可能会不同。
基于以上分析,我们可以分别两组品尝同一种类酒样品的评酒员的评价结果进行两两配对,分析配对的数据是否満足配对样品t检验的前提条件,而且根据常识可知评酒员对同一种酒的同一指标的评价在实际中是符合t检验的条件的。
接着我们就可以对数据进行多组配对样品的t检验,从而对西组评酒员评价结果的显著性差异进行检验。
由于对同一酒样品的评价数据只有两组,我们只能通过评价结果的稳定性来判定结果的可靠性。
而每组结果的可靠性又最终决定于每个评酒员的稳定性,因此将问题转化为对评酒员稳定性的评价。
2.2问题（4）的分析本题要求我们分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,同时论证能否能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
初步分析可知酿酒葡萄质量的好坏以及葡萄酒理化指标的合理会使醒出的葡萄酒的质量较好。
数学建模论文葡萄酒的评价
数学建模论文---葡萄酒的评价承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
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我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：4198所属学校（请填写完整的全名）：广东医学院（东莞校区）参赛队员(打印并签名) ：1. 黄洁2. 顾家荣3. 陈婉君指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：唐国平日期：2013年9月 9日编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：葡萄酒质量的评价模型摘要本文主要讨论了关于葡萄酒与葡萄之间关系的研究，主要分析了附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，并判断哪一组结果更可信；还根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量把这些酿酒葡萄分为3个等级；分析了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系和酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
通过这些分析有益于对葡萄酒行业的发展有一定的贡献。
对于问题一，用10个品酒员对每种酒样品的总评分的来代表这种酒样品的质量，建立单因子数学模型，分别对两个水平进方差分析，由U检验，取置信区间为95%，最终得出两组品酒员对红葡萄酒的评分有显著性差异，对白葡萄酒的评分没有显著性差异。
萄葡酒的评价数学建模大赛国家二等奖论文--毕业设计
葡萄酒的评价摘要随着中国经济增长，葡萄酒也越来越普及化。
然而市场上也出现了葡萄酒造假现象。
于是怎样对葡萄酒进行评价越来越成为人民关注的重点。
本文就葡萄酒的评价问题进行了研究分析。
针对问题一，我们首先对附件1中各个指标的评分分数通过SAS软件进行归一化，得到一个统一的分数标准。
观察附件1所给的数据，我们发现少部分数据存在异常、缺失的情况，因此我们先分别用原始数据和处理后的数据通过SAS 软件对两组红葡萄酒之间，两组白葡萄酒之间进行正态性检验，结果得到正态性分布不太明显，所以继续用SAS软件对其进行配对两样本的非参数检验。
应用UNIVARIATE过程对数据进行检验后，得到两组品酒员对红、白葡萄酒的评价结果都存在显著性差异。
最后用假设检验的方法分别求两组品酒员评分的方差置信空间，接着进行方差比较，得出第二组品酒员的评价结果比较可信。
针对问题二，首先在EXCEL中整理附件2和附件3的数据，对测试多次的指标求平均值，将不同样品的芳香物质进行求和操作。
本题只考虑酿酒葡萄的一级指标，另外，将芳香物质也作为划分葡萄等级的标准之一。
然后对所要考虑的因素通过SAS软件进行主成分分析，留下主成分。
接着根据这些主成分，用WARD型相关分析。
首先考虑葡萄和葡萄酒所有指标之间的相关关系，用SAS软件进行分析后，发现两组指标之间的典型相关系数为1，所以剔除相关系数较大的葡萄指标，然后用剩下葡萄指标与葡萄酒指标再进行典型相关分析，得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相关性很大，但不为1，说明两组指标之间的相关性很大，得出葡萄和葡萄酒理化指标之间联系密切。
针对问题四，根据问题三经过典型相关性分析得到的葡萄理化指标来讨论酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，建立多元线性回归模型，并通过MATLAB对所得模型进行残差分析和数据拟合，通过数据拟合图来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，然后用残差图进行检验。
结果分析所建模型是合理的。
2012葡萄酒的评价
2012葡萄酒的评价（实用版）目录一、引言二、葡萄酒的评价标准三、葡萄酒与酿酒葡萄的关系四、数学模型的建立与应用五、结论正文一、引言2012 年全国大学生数学建模竞赛中的一道题目引起了人们对葡萄酒评价的关注。
葡萄酒作为日常生活中的一种常见饮品，其质量评价对于消费者来说具有重要意义。
本文将从数学建模的角度分析葡萄酒的评价问题，探讨葡萄酒与酿酒葡萄之间的关系。
二、葡萄酒的评价标准葡萄酒的质量评价主要取决于感官评价，包括外观、口感和香气等。
此外，葡萄酒的理化指标，如酸度、甜度、酒精度等也会影响其品质。
为了全面评价葡萄酒的质量，需要建立一个综合性的评价体系。
三、葡萄酒与酿酒葡萄的关系葡萄酒的质量是由酿酒葡萄的成分决定的。
酿酒葡萄的种类、产地、成熟度等都会影响葡萄酒的品质。
因此，研究酿酒葡萄与葡萄酒之间的理化关系对于葡萄酒的评价具有重要意义。
四、数学模型的建立与应用为了探究酿酒葡萄成分与葡萄酒品质之间的理化关系，我们可以建立以下三个数学模型：1.打分可信度模型：通过显著性分析和打分一致性分析，对评酒员给出的分数进行可信度评估。
2.酿酒葡萄等级评价模型：采用层次分析法和模糊层次分析法，根据酿酒葡萄的化学成分对其进行评价，分为五个等级：不好、一般、好、很好、完美。
3.理化指标相关关系模型：采用逐步回归分析的方法，判断酿酒葡萄中的理化指标与葡萄酒自身的指标的相关关系，发现酿酒红葡萄的理化指标数多于白葡萄。
利用主成分分析法降维。
五、结论通过建立数学模型，我们可以从多个角度全面评价葡萄酒的质量，为消费者提供参考。
葡萄酒的评价数学建模
葡萄酒的评价数学建模一、葡萄酒的成分分析葡萄酒的成分分析是评价葡萄酒质量的重要环节。
葡萄酒的成分包括酒精、糖分、酸度、单宁、色素等，这些成分的含量和比例都会影响葡萄酒的风味和品质。
通过对葡萄酒的成分进行分析，可以了解葡萄酒的基本特征和风格，为后续的质量评估和风格分类提供基础数据。
二、葡萄酒的感官评价感官评价是评价葡萄酒质量的重要手段。
感官评价主要包括视觉、嗅觉和味觉三个方面的评价。
视觉评价主要是观察葡萄酒的颜色、透明度、沉淀物等；嗅觉评价主要是闻葡萄酒的香气，判断其浓郁度、复杂度和持久度；味觉评价主要是品尝葡萄酒的口感，评价其酸度、甜度、单宁、酒精等成分的口感感受。
通过对葡萄酒的感官评价，可以全面了解其风味特征和品质状况。
三、葡萄酒的质量评估质量评估是评价葡萄酒的重要环节。
通过对葡萄酒的感官评价和成分分析结果的综合分析，可以对葡萄酒的质量进行评估。
质量评估主要包括以下几个方面：.产地质量：葡萄酒的产地对其品质有着重要影响。
产地环境包括气候、土壤、地理位置等，这些因素都会影响葡萄的生长和葡萄酒的品质。
.酿造工艺：酿造工艺对葡萄酒的品质也有重要影响。
酿造工艺包括葡萄采摘、发酵、陈酿、调配等环节，每个环节都会影响葡萄酒的成分和风味。
.口感质量：口感质量是评价葡萄酒质量的重要指标。
口感质量主要包括酸度、甜度、单宁、酒精等成分的口感感受，以及整体的口感平衡度和口感特点。
.风味质量：风味质量是评价葡萄酒质量的核心指标。
风味质量主要包括葡萄品种的特征、酿造工艺的特点、陈酿时间等，以及整体的复杂度、浓郁度和持久度。
通过对以上几个方面的综合分析，可以对葡萄酒的质量进行评估。
一般来说，优质的葡萄酒应该在以上几个方面都表现出色，而劣质的葡萄酒则会在其中一个或多个方面存在明显缺陷。
四、葡萄酒的风格分类风格分类是评价葡萄酒的重要手段。
通过对葡萄酒的风味特征进行分析，可以将其分为不同的风格类型。
常见的风格类型包括：.波尔多风格：以赤霞珠、美乐等葡萄品种为主，口感丰富、复杂，具有浓郁的果香和橡木桶陈酿的香气。
葡萄酒的评价优秀论文
题目葡萄酒的评价摘要近年来，我国掀起了一场葡萄酒热，对葡萄酒的需求与日俱增，特别是随着食品科学技术的发展，人们不再满足传统感官评价葡萄酒的水平，如何运用数据资料定量研究葡萄酒的品质，加快建立葡萄酒市场指标规则成为人们关注的焦点。
随着经济的高速发展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢迎，大量的古籍表明，中国是世界葡萄的起源中心，所以也很有可能是葡萄酒的起源国家。
早在我国文化巨著诗经中，就有元代的酒，比起前代来要丰富得多。
红葡萄酒十分常见，而对应的白葡萄酒，能使人精神焕发，心身舒泰，当然还能解渴，使人陶然而醉。
白葡萄酒往往比红葡萄酒更具异香之质，而酿造能让它的芳香更上层楼。
白葡萄酒往往不像红葡萄酒那样贮藏愈久愈好，而能发展其复合性，在瓶中渐渐演化、增加风味的白葡萄酒就更少了。
本文对影响葡萄酒品酒员对葡萄酒质量评价的因素进行分析，建立数学模型。
问题一根据层次分析法对品酒员自己的嗅觉、味觉以及品酒场所和心情因素分析影响葡萄酒品酒员品酒好坏的因素并对这些因素进行排序。
通过建立层次分析，然后构造判断矩阵同时赋值的方法，用matlab求出该矩阵最大特征值及此特征值对应的特征向量对u进行归一化处理，得出权重系数向量，对权重系数向量进行一致性检验。
问题二要求研究两组品酒员的评价结果有无显著性差异，这便可通过葡萄酒品尝评分表中第一组和二组白葡萄酒和红葡萄酒进行分析比较，每组都十人，从酒的外观分析(澄清度、色调)，香气分析（纯正度、浓度、质量），口感分析（纯正度、浓度、持久性、质量），最后得出酒样的整体评价，由于数据量大，涉及因素多，我们无法甄别，本文用spass软件进行分析，求出每位评酒员对每种葡萄酒样品的各项指标的均值，通过对各项指标的离散系数进行分析。
通过一致性检验的方法得出两组具有显著性差异，得出结论第一组更可信。
关键词层次分析法一致性检验matlab s p a s s一、问题重述1.1问题背景随着经济的高速发展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢迎，大量的古籍表明，中国是世界葡萄的起源中心，所以也很有可能是葡萄酒的起源国家。
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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：重庆工商大学参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：葡萄酒的评价摘要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的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。
对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析，对两组的评分进行均值和方差运算，并在零假设成立的前提下通过使用Matlab 做T 检验，得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异，而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。
再建立可信度模型=H ，计算结果如下表，对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分，将其划分为优、良、合格、不合格四个等级，并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，得出对葡萄影响较大的到了它们的偏相关系矩阵。
利用通径方法建立了数学模型，得出了它们之间的线性回归方程：11231123=2.001x 0.0680.015x +........=0.0540.7580.753x .........y x y x x ----+红红红红白白白白对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上，建立Logistic 回归模型，并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数，得出线性回归方程。
运用SPSS 软件，通过matlab 编程运算，求出受它们综合影响的线性回归方程。
在验证时，随机从上面选取理化指标，将它们带入P 的计算式中，通过所求P 值判断此时葡萄酒质量所属级别，得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。
最后，对模型进行了改进和推广。
关键词T检验主成分分析Logistic回归模型一、问题的重述葡萄酒作为体现时尚品味的元素，同名茶、咖啡一样备受追捧。
在物质社会的今天，人们酿造葡萄酒的品质还是有待鉴定的，因此，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品评。
每个评酒员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。
此外，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，现需要用数学建模方法研究解决以下问题：1.分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，并判断哪一组结果更可信？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？二、问题的分析针对问题一：分析评酒员的评价结果有无显著性差异，需要从反面来论证，要从假设性检验角度来分析问题。
由于样本容量较大，近似地服从正态分布。
因此，本论文采用了使用Matlab做T检验，从而确定两组评价有无显著性差异。
为了确定哪一组的结果更可信，建立了一种可以替代可信度的模型。
又考虑到该样本涉及到的是正态分布，则数据的离散程度是对其影响最大的因素，所以采用用标准差与平均值的比值作为可信度模型H=来衡量可信度的高低。
针对问题二：该问题要求我们根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量来对酿酒葡萄进行分级，故我们要对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量进行综合评价，但是在进行综合评价以前我们有分别要对它们二者分别进行分析。
在第一问中，我们已经对葡萄酒的整体进行了打分，因此，葡萄酒的质量实际上已经分好类了，那么我们就需要对酿酒葡萄的理化指标进行分析。
但是，由于影响酿酒葡萄的理化指标的因素有30个，要使问题得到简化，我们只需取其几个主要的影响因素，因此，采用主成分分析法来分析主要影响因素。
然而，葡萄酒的质量的单位系与酿酒葡萄的理化指标的单位系不同，因此不能直接加减来判断，所以，我们采用了模糊综合评价模型来对酿酒葡萄进行分级。
针对问题三：对酿酒葡萄的理化指标和酒样品的质量进行偏相关分析，得到了它们的偏相关系矩阵。
利用通径方法建立了数学模型，得出了它们之间的线性回归方程针对问题四：基于前面主成分分析和葡萄酒分级的基础，建立Logistic回归模型，并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数，得出线性回归方程。
运用SPSS软件，通过matlab编程运算，求出受它们综合影响的线性回归方程。
在验证时，随机从上面选取理化指标，将它们带入P的计算式中，通过所求P值判断此时葡萄酒质量所属级别，得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。
三、基本假设1、各个样品酒中原产地相似，酿酒葡萄的产地对葡萄酒的质量影响相同；2、酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系；3、葡萄酒的酿造工序和贮藏条件相同；4、各评酒员的资质较高，在对葡萄酒品平时都是客观的，不存在主观偏好；5、仪器对样本理化指标和所含芳香物质的测试不存在随机误差，附件所给的数据真实、准确、可靠；6、酒样品容量较大时，认为各组样本服从正态分布且相互独立；7、两种葡萄酒和酿酒葡萄的分级标准相同，且葡萄酒分为优、良、合格、不合格四个级别；8、假设附件1中，酒样品为一级指标，外观、口感、香气分析和整体评价为二级指标，澄清度、色调、纯正度、浓度、持久性和质量为三级指标；四、符号定义a ：表示澄清度，色调等指标个数，1,2,,10a = ；b ：表示评酒员的个数，1,2,,10b = ；ab x ：表示第b 个评酒员对a 指标的评分；,,i m n ：表示酒样品数，,,1,2,,2728i m n = 或；i x ：表示第i 种酒样品评分的均值；μ：表示总体均值；d ：表示两组对应红（白）酒的均值差；d t ：表示对均值差（d ）做t 检验时的统计量；w :表示拒绝域；H ：表示总体可信度的指标；p ：表示酿酒葡萄的理化指标数，1,2,,30p = ；np x ：表示第n 种酒样品的第p 中理化指标的值；*npx ：表示对np x 标准化后的值； p λ：表示相关系数矩阵的第p 个特征值；Q ：表示主要理化指标的贡献率；Z ：表示主要理化指标的累计贡献率；j F ：表示主要理化指标的综合评价函数，1,2,,j p = ；α：表示显著性水平；2s ：表示方差；i a ：表示相关系数矩阵的特征向量；ik U ：表示子集i U 中含有k n 个评判因素；i A ：表示i 个因数的权数分配；五、模型的建立与求解5.1、问题一模型的建立与求解5.1.1显著性差异的T 检验针对于如何确定有无显著性差异，我们从假设检验的角度出发，通过使用Matlab 做T 检验，分析它们的均值与方差来确定显著性。
1、对数据均值进行分析计算均值即每种酒样品的平均得分，它表示每个评酒员对每种酒样品评定的质量的具体值，其公1⎡⎤⎣⎦式为： 10ab a,b=11x=x b ∑， （5.1.1） 其中，a 表示附件1中的三级指标；b 表示评酒员的个数。
将各种葡萄酒样品各个评分代入式子（5.1.1），运用excel 计算可得出如下结果：2、对数据方差进行分析计算方差即各个数据与平均数之差的平方的平均数，它表示两组葡萄酒质量的波动大小，其公1⎡⎤⎣⎦式为：m2k i i=11s =(μ-x )m ∑， （5.1.2） 其中，m 表示酒样品数；k 表示组数，k =1,2.将以上各种葡萄酒样品的均值代入式子（5.1.2），可求得各组的方差，结果如下：3、成对数据进行T 检验根据表1、表2、表3和表4显示的结果，我们可将两组中红、白酒样品分别形成相应的成对数据，形式如下表：首先，假设：211(,)X μσ ，222(,)Y μσ 且独立，则2(,)d d X Y μσ=- ，其中12μμμ=-，22212d σσσ=+； 然后，T 检验问题为：零假设 0=0H μ： ,即12μμ=；对立假设10H μ≠：，即12μμ≠.此时，用T 统计量d dt =， （5.1.3）其中，11m i i d d m ==∑，()22111m d i i s d d m ==--∑ ，m 表示酒样品数，（红酒27m =，白酒28m =）；在零假设成立的前提下，此d t 统计量服从()1t m -分布。
这时，零假设的α（0.05α=）显著水平的拒绝域是如下的样本区域：12(1)w t t m α-⎧⎫=>-⎨⎬⎩⎭. （5.1.4） 将表1和表2中的数据代入式子（5.1.3）中，可求得红葡萄酒的统计量t 值，通过查表法将m 值代入（5.1.4）可以求得显著水平的拒绝域。
结果为：t =2.04569d t =2.04106所以可得评酒员对红葡萄酒的评价没有显著性差异。
同理，我们可计算出白葡萄酒的统计量t 值，即d t =-2.66648，不在拒绝域内，所以，结果可得两组评酒员对白葡萄酒的评价存在显著性差异。
5.1.2可信度模型的建立及求解针对可信度的问题，我们用H 表示可信度。
在一定程度上，当平均值相等时，标准差能反映一个总体的离散程度，即标准差越大，离散程度越大，则表明这个总体的水平不稳定；标准差越小，反之水平越稳定。
基于标准差和平均值的性质，我们用标准差与平均值比值的大小来表示一个总体可信度的高低。
因而，我们建立一个可信度模型：H σμ=，其中，H 表示标准差与平均值的比值，即H 可见，H 值越大时它的可信度越低，H 值越小时可信度越高。
由此，可算得两组红葡萄酒样本的标准差与平均值的比值，如下表：由以上表格显示的结果可得出如下结论：对于两组中的红葡萄酒，有：2111H H <，所以第二组对红葡萄酒的评价结果的可信度更高；对于两组中的白葡萄酒，有：2212H H <，所以第二组对白葡萄酒的评价结果的可信度更高；综上所述：第二组更可信。