优选spss案例葡萄酒分析
葡萄酒质量评价的多元统计分析模型
葡萄酒质量评价的多元统计分析模型承诺书我们细心阅读了中国大先生数学建模竞赛的竞赛规那么.我们完全明白，在竞赛末尾后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子邮件、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指点教员〕研讨、讨论与赛题有关的效果。
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经过对酿酒葡萄和葡萄酒的理化目的停止检测并据此停止葡萄酒质量的评价，曾经逐渐被社会所采用。
本文针对给定的酿酒葡萄和葡萄酒的理化目的，综合运用统计剖析的基本方法研讨了理化目的之间的因果关系，得出了经过理化目的停止葡萄酒质量鉴定的普通方法。
效果一，评酒员给出的分数主要遭到葡萄的种类、样本集体差异、不同组别、不同评酒员等要素的影响。
葡萄酒案例分析范文
葡萄酒案例分析范文引言：葡萄酒业是一个竞争激烈的行业，很多葡萄酒生产商不仅要面对来自同行的竞争，还要面对全球范围内的竞争。
在这个行业中脱颖而出并提高市场份额需要一些关键的因素。
一、葡萄品种与土壤适应性不同的葡萄品种适应不同的土壤和气候条件，因此葡萄酒生产商应该选择适合当地环境的品种来培植葡萄。
例如，在法国波尔多地区，梅洛(Merlot)和赤霞珠(Cabernet Sauvignon)葡萄品种在当地的土壤和气候条件下生长得非常好，因此这些品种生产出来的葡萄酒质量也相对较高。
选择适合土壤和气候条件的葡萄品种可以提高葡萄酒的质量和口感。
二、生产和酿造技术除了选择适合的葡萄品种外，生产和酿造技术也是决定葡萄酒质量的重要因素。
优质葡萄酒需要通过科学合理的酿造工艺来保证其口感和香气的稳定性。
例如，在酿造红葡萄酒的过程中，控制浸皮、酒精发酵和陈酿等环节的时间和工艺对葡萄酒的质量至关重要。
通过合理的技术手段，可以很好地控制葡萄酒的酒体、酸度和口感，提高葡萄酒的品质。
三、品牌和营销策略葡萄酒行业的竞争不仅仅在于产品本身的质量，还包括品牌的认知度和营销策略的差异化。
一个好的品牌可以赋予葡萄酒更高的价值，并吸引更多的消费者。
而且，葡萄酒生产商可以通过举办葡萄酒品尝会或参加葡萄酒展览等营销活动来提高产品的知名度和销量。
此外，网络销售和社交媒体也是有效的营销渠道，葡萄酒生产商可以通过这些渠道与消费者进行互动，增加用户粘性。
四、品牌形象和包装设计品牌形象和包装设计是消费者购买决策的一个重要因素。
一个具有独特标识和吸引力的包装设计可以吸引消费者，并提高产品的认知度。
此外，好的品牌形象也可以给消费者带来更好的使用体验，增加消费者对产品的忠诚度。
因此葡萄酒生产商应该注重产品的包装设计和品牌形象的建设，以提高产品的市场竞争力。
结论：在竞争激烈的葡萄酒行业，提高产品质量和市场份额是每个葡萄酒生产商的目标。
通过选择适合的葡萄品种和土壤、合理的生产和酿造技术、优秀的品牌和营销策略以及具有吸引力的品牌形象和包装设计，葡萄酒生产商可以提高产品的竞争力，并在市场中脱颖而出。
数学建模之葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要葡萄拥有很高的营养价值，含有多种氨基酸、蛋白质和维生素，而以葡萄为原料的葡萄酒也蕴藏了多种营养物质，而且这些物质都是人体必须补充和吸收的营养品。
目前，已知的葡萄酒中含有的对人体有益的成分大约就有600种。
葡萄酒的营养价值由此也得到了广泛的认可，可以说葡萄酒是一个良好的滋补品。
本文通过对葡萄酒的评价，以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系进行讨论分析。
对于本题，我们主要采用SPSS和MATLAB软件对模型进行求解。
针对问题一，首先我们将附件1中数据在Excel中进行处理；其次，我们在SPSS中，采用T检验，分别分析出两组评酒品红、白葡萄酒的评价结果有无差异性。
最后，我们通过T检验，在SPSS中可其相应的标准差，通过比较标准差来确定哪个组更可靠。
针对问题二，首先利用主成分分析法对酿酒葡萄的指标进行简化，将问题转化成一个多元函数的求解问题，然后分别对酿酒葡萄中的指标和葡萄酒理化指标进行相关性分析，得出指标间的相关性关系，将问题转化为求解超定方程组的解，最后利用最小二乘法建立了酿酒葡萄与葡萄酒理化指标间的关系式。
一、问题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。
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. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
二、问题分析2.1针对问题一，我们将它分成两个问题去解决1、针对问题一中的两组评酒员的评价结果有无显著性差异，我们在SPSS 中利用T检验去判断。
在这之前，我们对附录1中数据进行处理，利用excel 分别求出两组评酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评价结果的平均值。
统计分析在葡萄酒评价中的应用
23
24
25
26
27
第一组平均打
77.1 77.2 85.6
78
69.2 73.8
73
分
第二组平均打
72.2 71.6 77.1 71.5 68.2
72
71.5
分
白葡萄酒样品 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
第一组平均打 分
第二组平均打 分
82 77.9
74.2 75.8
85.3 75.6
79.4 76.9
71 81.5
2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
承诺书
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针对问题四，要分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，本文采用 了三种模型，分别为：多元线性回归、多元逐步回归、相关性分析。首先，直接运用多 元线性回归模型建立它们之间的函数关系式，然后再建立多元逐步回归模型，剔除一些 不显著的、贡献不高的、影响不大的变量，抓住一些关键变量，最后通过相关性分析得 到自变量和因变量之间的皮尔逊相关系数，用相关性系数大的的变量去刻画葡萄酒的质 量，取得了较好的效果。对于题目中能否用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒 的质量这一问题，我们在对前面的模型进行相关检验后发现检验效果较好，即通过前面 的模型说明可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量，但是考虑到芳香物质 对葡萄酒质量有着一定影响，为此，我们将芳香物质纳入葡萄酒的影响因素之中，重新 建立更加全面的葡萄酒质量评价体系。首先，利用题目所给附表 3 中葡萄和葡萄酒的芳 香物质求其与葡萄酒质量之间的皮尔逊相关系数，对芳香物质数据进行筛选，再将筛选 后的数据纳入影响葡萄酒质量的因素系列中，通过对所有这些因素做多元回归分析和多 元逐步回归分析，发现考虑芳香物质后拟合优度更好。
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。
2012年A题葡萄酒的评价(组员：张志华,梁子健,林斯达 指导老师：唐国平)
葡萄酒的评价摘要：葡萄酒的优劣需要专业的评酒员来进行分析，影响葡萄酒的因素包括酿造的过程与所选葡萄的好坏。
问题一中我们首先通过比较两组评酒员对酒的评分方差从而确定第二组相对比较稳定，可信度高。
通过系统抽样的方法进行优化，推广模型的适用范围以及利用SPSS的二阶方差分析对结果进行验证。
对于问题二，我们以红葡萄为例，首先通过整理葡萄的理化指标，对于多次测量的指标取平均，筛选出共31个一级指标并求出葡萄样品两两之间指标的欧式距离，采用类平均法对葡萄样品进行聚类分析，并根据品酒员的给分，为酿酒葡萄进行分级。
红葡萄共分出4级，同理可得白葡萄为4级。
问题三，我们采用主成分分析法，对酿酒葡萄以及相应葡萄酒的理化指标进行分析，利用Matlab编程得出各成分的对葡萄质量的贡献度以及得分，计算出得分函数的系数。
筛选出葡萄8个主要成分（贡献度超过85%）和葡萄酒3个主要成分，利用SPSS进行偏相关分析，求出偏相关系数，得出葡萄酒与葡萄理化指标的关系，并分析SPSS结果验证函数是否可行。
问题四，通过采用主成分分析法，同样利用Matlab编程算出酿酒葡萄以及相应葡萄酒的主要成分，得出各主成分，对葡萄质量的贡献度以及得分，利用SPSS建立多元线性回归函数，求出与葡萄质量之间的关系。
关键字：二阶方差分析；系统抽样；类平均法聚类分析；主成份分析；偏相关分析；多元线性回归；问题一（一）问题分析：专业的品酒师需要经过专业的培训，在特定的环境下才能对葡萄酒做出正确的判断。
同时品酒师自身的因素，所处的身心状态也会影响到品酒的结果。
专业的品酒应具备的条件：●室内要适当宽畅，不可过于狭小;●室内的墙壁、天花板宜选择能防火防湿的材料，涂以单一的颜色，应是闷光（不抛光）或半泽的白色，包括椅凳的颜色，既有适当的亮度又无强烈的反射（反射率在40-50%为适宜）。
避免新涂有味的壁饰。
地板应光滑、清洁、耐水。
●室内的光线应充足而柔和，不宜让阳光直接射入室内，可安设窗帘以调剂阳光。
正文
葡萄酒的评价摘要本文就葡萄酒的评价问题进行了分析研究，针对如何对酿酒葡萄进行分级，酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响等问题，建立了模型，成功运用了spss 软件[1] 及excel 等数学工具，分别就题目所给的问题进行求解。
，对于问题一，葡萄酒感官评价是确定葡萄酒质量的一个重要方法，但由于各种因素的共同作用，品酒员间存在评价尺度、评价位置和评价方向等方面的差异, 导致不同品酒员对同一酒样品的评价差异很大, 从而不能真实地反映不同酒样品间的差异。
因此，对于问题一采用了单因素方差分析的方法，对每组品评结果数据进行方差分析得出对应的显著性概率。
由每组数据得出的显著性概率可以得到两组评酒员的评价结果有显著的差异。
对于问题二，对于葡萄等级划分的问题，采用了聚类分析的方法，先将葡萄总体分类方案算出，由葡萄酒等级划分的帕克评分制度的思想类似的将葡萄级别规定出来。
最后分析运用聚类分析所得到的数据信息，可以将红、白葡萄分为六个等级。
对于问题三：对于酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，采用了求简单相关系数、通径系数以及间接通径系数的方法，同时在处理数据上，利用寻找显著性理化指标的方法，对各个显著性指标进行相关性分析，从而得到对于酿酒红葡萄（注：葡萄均以酿酒红葡萄为例，葡萄酒均以红葡萄酒为例）：葡萄总黄酮与白藜芦醇、DPPH 半抑制体积、花色苷、葡萄酒单宁、葡萄酒总酚的相关性最大。
对于问题四：分析酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的影响，首先是从问题三中得知显著性理化指标以及酿酒红葡萄和红葡萄酒的显著性指标与红葡萄质量的相关性，然后进行回归分析，建立了多元回归模型1 ：1391028.3740.082 3.101 1.16566.363Y x x x x =+-++通过分析，得知影响葡萄质量的直接的自变量是：蛋白质、葡萄总酚、白藜芦醇、DPPH 半抑制体积 这4个显著性理化指标。
培训内容3-SPSS在本科组赛题中的应用及典型赛题解析
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2.3 问题三的分析 酿酒葡萄和葡萄酒分别存在多个理化指标，若采用简 单相关分析的方法，只是孤立考虑了单个X与单个Y间 的相关，而没有考虑X、Y 变量组内部各变量间的相 关。酿酒葡萄经发酵酿成葡萄酒的化学过程，使得两 组变量间有许多简单相关系数，使问题显得复杂，难 以从整体描述。因此，考虑采用研究两组变量之间相 关关系的多元统计方法——典型相关分析，识别并量 化酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标两组变量之间的关系， 考虑两组变量的线性组合，并研究它们之间的相关系. 数
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2.指标体系的初步建立
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5.2.2基于综合评价的酿酒葡萄分级模型的建立 1. 数据的预处理 （1）评价指标类型的一致化处理 （2）评价指标的无量纲化处理 2.运用层次分析法（AHP）确定评价指标权重
对于层次分析法中的判断矩阵，根据不同理化性 质在样本中的分布情况以及不同样本的评分结果， 确定各个指标之间的相对重要程度，可以得到如下 判断矩阵表（以红葡萄为例）：
萄的理化指标归纳到若干个主因子之中，并作为自变 量，葡萄酒的理化指标也为自变量。问题二模型中的 葡萄质量为因变量，建立多元线性回归模型。
模型中应该体现主要理化指标和芳香物质的影响。
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二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一要求比较两组评价结果的是否存在差异，并建 立合理的评价模型以判断两组结果在可信程度方面的 优劣。先从问题所给的数据入手，分析四组品酒结果 中对不同样本打分分布。依靠葡萄酒样本评分的概率 分布，建立显著性差异模型。用非参数统计方法来处 理。 采取秩相关分析法建立评价模型，将评分结果的 具体数值部分予以丢弃，只保留各评分秩大小关系的 信息，以给出数据中最稳固、最一般的关系，度量整 体评分结果在可信度方面的优劣。
SPSS软件在葡萄与葡萄酒理化指标的相关性分析中的应用
收 稿 日期 ：０２一ｏ ２１ ９一ｌ ５
作者简 介 ： 何少芳 （９ ０一） 女 ， １８ ， 湖南嘉禾人 ， 湖南 农业 大学理学院讲师 ， 士． 硕 研究方向 ： 高等数学
１ ２ 数 据处 理 方 法 ． 根据酿酒 葡萄 与葡 萄酒 样 品 各理 化 指标 数 据 ， 用 利 Ｓ Ｓ １． 件 进 行 统 计 分 析 与数 据 处 理 ． Ｐ Ｓ０ ０软 数据结果 的主成 分分 析 ： 采用统计分析软件 Ｓ Ｓ １． Ｐ Ｓ００的 Ｄ ｔ Ｒ ｄ ｃ ｏ 的 Ｆｃｏ 分 析 ； ａ ｅ ｕｔ ｎ中 ａ ｉ ａｔ ｒ
何少芳 ， 李梦祝
（ 湖南农业大学理学院 ， 湖南 长沙 ４ ０ ２ ） １ １８ 摘 要： 利用 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件 对酿酒葡萄样 品与葡萄酒样品 的理化指 标进行相 关性 分析 ， 据 分析 结果得 出酿 酒葡萄与 葡萄 根
酒 的理 化 指 标 之 间 的 内在 联 系。
关键词 ： 酿酒葡 萄； 葡萄酒 ； 主成分分析 ； 典型相 关分析 中图分类 号 ：２ ３ Ｏ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ８— ６ ｌ ２ １ ）５— ０ １— ４ １０ ４ ８ （０ ２ ０ ０ ｌ ０
葡萄酒是用新 鲜的 葡萄或 葡萄 汁经发 酵酿成 的酒 精饮 料， 通常分为红葡萄酒和 白葡萄酒两种 ． 日常生活 中， 在 我们 会从葡萄酒 的外观 、 香气 、 口感等 方面来评价酒 质量 的好 坏 ， 而酒 的这些特 质很 大程度 上是 酿酒 葡萄 的各项 理化指 标 的 外在体现 ， 花色苷 等物质 的含量 体现 了葡 萄酒 的外观 ， 如 总 糖、 各类酸 、 宁等共 同决定 了葡萄酒 的口感 ， 单 芳香 物质决定 了葡 萄酒 的香 气… ． 然而 由于其他 因 素的存 在 ， 葡萄酒 的理 化指标并不完 全等同于酿酒 葡萄的理化指标 ． 了了解酿酒 为 葡萄 与葡 萄酒 的理化指标之 间的内在联 系， 我们对某 一年份
数据分析方法在评价葡萄酒质量中的应用
数据分析方法在评价葡萄酒质量中的应用本文首先通过对评酒员评分的数据分析整理，以平均分来代表个样品的最终得分，并将数据分成两组。
以统计假设的原理并使用SPSS来分析两组评酒员评价结果的差异性，得出红葡萄酒两组的评价无明显差异，但白葡萄酒有明显差异，并且第二组的结果跟可信。
其次，将建立层次分析法即灰色关联度模型，构造理想葡萄指标，来分析个样品与理想指标的关联度，根据关联度值的大小来分类酿酒葡萄，并分成四个等级：优、良、中、劣。
接着，在分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标的问题上式，以采取多元线性回归模型并结合SPSS数据分析的方法。
将酿酒葡萄和葡萄酒相同的的理化指标作为依据，把酿酒葡萄与葡萄酒相对应的理化指标进行作商，从而将两组数据转化成一组数据简化了模型，方便计算求解。
结果得出两个线性回归方程，间接反映出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系。
最后，再次使用层次分析法对葡萄进行分级。
根据葡萄酒的质量、葡萄的分级、葡萄酒的分级三种情况做对比，找出其中的对应关系，分析得出葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量有一定的影响，但是不能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量关键词：统计假设 SPSS 理想指标层次分析法灰色关联度模型加权关联度多元线性回归模型一、问题的提出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。
跟附件中的数据。
建立数学模型讨论下列问题：问题一：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进行分级。
问题三：分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
问题四：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、问题假设1、假设附件中的数据具有统计意义能够作为判断依据。
spss整理（大题目）
spss整理（大题目）Spass整理第三章统计假设检验二、两样本平均数统计假设检验例3-11.随机抽取 2 个品种的苹果果实的果肉硬度（磅/cm 2），试比较2 品种苹果的果肉硬度是否存在显著差异？SPSS 操作：菜单Analyze —Independent-Samples T Test在独立样本T检验（成组T检验）比较中，结果会分2种情况输出，对应着结果表的数据是2行，第一行是假设方差相等的数据，第二行是假设方差不相等的数据。
最终的结果是看第一行还是第二行，需要看Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）的结果。
如果Levene's Test for Equality of Variances 结果是方差相齐的，则看第一行数据，否则看第二行数据。
分析过程：首先，Levene's Test for Equality of Variances H0：2组数据方差相等（相齐），检验结果显著值（Sig.）为0.947 > 0.05，接受H0，2组数据方差相等，看第一行数据. 其次，T检验的显著值（Sig.）是0.458 > 0.05，说明接受T检验的H0：2组数据对应总体的均值无显著差异，即2个品种的苹果果实的果肉硬度无显著差异。
例3-12. 选用10个品种的草莓进行电渗处理和传统方法对草莓果实中钙离子含量的影响，结果如下，请问电渗处理和传统处理方法对草莓果实中钙离子含量是否有显著的差异？SPSS 操作：因为该试验是对10 个品种的每个品种进行2种方法测试，因此需要使用成对样本均值的T 检验，而不能用成组样本的T检验在成对样本T 检验结果表中，需要看T检验的显著值。
分析过程：成对样本T 检验（Paired-Samples T T est）结果，显著值（Sig.）为0 < 0.05 ( 0.01 )，否定H0：2种处理方法对应的总体均值相等，说明传统方法和电渗处理2种方法测试的草莓果实中钙离子含量之间有显著（极显著）差异，根据分析结果，对照—电渗处理的均值小于0，说明电渗处理法测试的草莓果实中钙离子含量显著提高。
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价
基于理化指标分析的葡萄与葡萄酒的评价摘要针对酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的统计，通过聚类法，典型相关分析及逐步回归分析法等，建立数据统计模型：对于问题一，首先对两组数据进行整理分析，然后利用spss软件进行配对数据t-检验（详见第三页表二），从而判断出两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
而后利用excel进行方差分析-无重复双因子分析得出二组结果更为可信。
详细见第 3 页。
对于问题二，使用matlab软件对原始变量进行主成分分析得出中和变量,然后使用spss软件应用离差平方和法对中和变量进行聚类分析，从而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，为了检验欧式测距是否可以正确区分出葡萄的等级，所以对主成份分析后的理化指标求均值，经过验证，均值相差大，足以区分葡萄等级，最终将红葡萄分为3级，白葡萄分为4级。
详细见第 5 页。
对于问题三，首先通过matlab软件对葡萄酒的理化指标进行主成分分析，得出中和指标。
然后使用spss软件进行典型相关分析，得到葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的关联度。
再通过对关系度表格的分析，得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
详细见第 14 页。
对于问题四，考虑到葡萄酒质量与酿酒葡萄和葡萄酒理化指标可能成线性关系，故应用逐步回归分析，将葡萄酒质量设为因变量，酿酒葡萄和葡萄酒理化指标设为自变量，列出线性回归方程，通过spss软件进行数据拟合和显著性分析，排除影响不显著的变量，将因变量与评酒员打分结果对比，得出拟合结果基本符合。
再通过分析得到分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。
最后根据F检验判断所得数据的正确性。
由于葡萄酒可能会收到年份和贮藏环境等其他因素的影响，因此不能单纯地通过葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
详细见第 16 页。
关键字：典型相关分析 t检验主成分分析一、问题重述葡萄酒是一种成分复杂的酒精饮料，不同产地、年份和品种的葡萄酒成分不同。
葡萄酒评价——精选推荐
葡萄酒的评价摘要本文主要对两组评酒员的评价结果和可信度，酿酒葡萄的分级，酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，及对葡萄酒质量的影响进行了分析研究。
对于问题一，利用spss软件和t检验，根据附件一中评酒员对红白葡萄酒的评分数据，使用 t检验得到p值，根据p值的大小得到两组评分结果有显著性差异，使用spss软件计算方差，根据方差的大小得到第二组的评分更可信。
对于问题二，运用主成分分析法，选取酿酒葡萄样品中含有的一级指标物的数据，利用MATLAB编程得出贡献率。
在利用贡献率的大小，选出影响酿酒葡萄分级的主成分因素，利用选出的前7个主成分，构建出主成分综合评价模型，代入数值得到酿酒葡萄的排名，最后根据排名对葡要进行分级。
对于问题三，对酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标的关系这一问题，由于在问题二中已对酿酒葡萄的理化指标进行了综合，得出花色苷，单宁，总酚等理化指标所占权重较大，所以选取这三个指标进行曲线拟合，得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间呈线性关系。
对于问题四，关键词SPSS软件，T检验，主成分分析，MA TLAB，曲线拟合，一、问题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。
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？二、基本假设1.假设原始数据基本准确。
SPSS软件对葡萄酒中氨基酸含量进行主成分分析评价的应用
８ ． ４ ５ ２ ２ ． ２ ６ ８
１ ． ５ ８ ７ １ － ３ １ ７
４ ９ ． ７ ２ ０ ｌ ３ － ３ ４ ４ ９ ． ３ ３ ３ ７ ． ７ ４ ９ ５． ９ ９ ６ ４． ４ ４ ５ ２ ． ６ ６ ２ ２． ２ ９ ７
１ ． ３ Ｏ ２
１ 应用实例
该案例 Ｋ Ｍ Ｏ值为 ０ ． ７ ０ ２（ 见表 １ ） ， 属于 比较适合范围 ， 可
以采 用主 成分分 析 法 。 本文 以 ｌ ８种 白葡 萄酒 的氨 基 酸含 量 的数 据 为例 （ 见表 ２） ，
表 １ Ｋ ＭＯ和 Ｂ ａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ 的检验
取样 足够度 的 Ｋ ａ ｉ ｓ ｅ ｒ — Ｍ ｅ ｙ ｅ ｒ — Ｏ ｌ ｋ ｉ ｎ度
摘要 ：利用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件对 １ ８种 白葡萄酒 中的 １ ７种氨基 酸含量进行 主成 分分析评价 ，结果 表明 ，Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件和主成 分分析法适用于对葡萄酒 中氨 基酸 含量的评价 关键词 ：氨基酸 ；Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件 ；主成分 分析 中图分类号 ：Ｔ Ｓ ２ ６ ２ ． ６ ；０ ２ ４ ５ 文献标志码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ０ ０ ７ — ９ ８ ４ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ ２ ６ — ０ ４
第５ 期
Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 软件对 葡萄酒 中氨基ห้องสมุดไป่ตู้含量进行 主成分分 析评价的应用
・ ２ ７・
● ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８
样 品 天门 冬氨 酸 苏氨 酸 丝 氨酸 谷 氨酸 脯 氨酸 甘 氨酸 丙 氨酸 胱氨 酸 缬 氨酸 蛋 氨酸 异亮 氨酸 亮 氨酸 酪 氨酸 苯 丙 氨酸 赖 氨酸 组氨 酸 精氨 酸
第２ ９ 卷第 ５期
spss案例葡萄酒分析
问题一,针对其评分结果判断两组评酒员得评价 结果有无显著性差异,并且哪一组结果更可信？
问题二,根据酿酒葡萄得理化指标与葡萄酒得质 量对这些酿酒葡萄进行分级。
附件1、两组葡萄酒品酒员得分
附件2、葡萄酒及葡萄得理化指标
二、前期处理及分析方法
这就是第一组评酒员对一种白葡萄酒每个方面打分。
得到A1、A2、A3……A10后,去掉最大值与最 小值,算剩下八个数得均值即代表第一组品酒师 对这一样本得酒得评分,同理第二组。
大家有疑问的，可以询问和交流
12
问题二,根据酿酒葡萄得理化指标与葡萄酒 得质量对这些酿酒葡萄进行分级。
分析——系统聚类
问题二结果:由图及参考第二组品酒员评分结果, 我们得出5,15,24,25,27号酒得样本葡萄为优等葡 萄,3,28为一般类型葡萄,剩下得样本葡萄有待于 提高。
spss案例葡萄酒分析
基本流程:
一、问题简介及数据 二、前期处理及分析方法 三、结果总结
一、问题简介及数据
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 对于葡萄酒,聘请两组,共20名品酒师对28组白葡
萄酒样本进行品尝,并且对其外观、香气、口感 等方面进行评分。
并且提供了葡萄及葡萄酒得理化指标相关数据。
问题一,针对其评分结果判断两组评酒员得评价结 果有无显著性差异,并且哪一组结果更可信？
配对样本t检验 ?独立样本t检验
两组品酒师品酒存在差异
哪一组结果更可信？方差
两组28个方差比较
两组方差比较图
120
100
80
60
第一组
40
20 第二组
0
0
5
10
15
20
25Βιβλιοθήκη 30第二组比第一组更可靠
基于SPSS的葡萄酒产区游客动机及行为特征分析——以山东省为例
基金项目：中国农业大学烟台研究院URP 项目（U20193089）。
收稿日期：2020-11-06作者简介：曹梦奇(2000-)，女，在读本科生，研究方向：市场营销，E -mail ：****************。
通讯作者：徐静，女，研究方向：产品管理及农业经济管理，E -mail ：****************.。
DOI ：10.13746/j.njkj.2020245基于SPSS 的葡萄酒产区游客动机及行为特征分析——以山东省为例曹梦奇，王晓，徐静（中国农业大学烟台研究院人文与经济管理学院，山东烟台264670）摘要：本文通过线上问卷与实地走访的方式，重点对山东省葡萄酒产区的游客进行问卷调查，并利用SPSS 进行旅游动机以及行为特征分析，进而提出合理的旅游营销策略和建议。
关键词：葡萄酒产区；游客动机；行为特征；发展建议中图分类号：F59；TS262.6文献标识码：A文章编号：1001-9286（2021）04-0131-04Analysis of Tourist Motivation and Behavior Characteristics in Wine-Producing Regions based on SPSS:a Case Study on ShandongCAO Mengqi,WANG Xiao and XU Jing(College of Humanities and Economic Management,Yantai Research Institute,China Agricultural University,Yantai,Shandong 264670,China)Abstract :We adopted online questionnaires and on-site visits to conduct a questionnaire survey of tourists in wine-producing regions in Shandong Province,and used SPSS to analyze the motivation and behavior characteristics of the tourists,so as to put forward some suggestions.Key words :wine-producing regions;tourist motivation;behavior characteristics;development suggestions目前，山东省的葡萄酒产业发展迅速，走在全国前列，成为全国葡萄酒产业的佼佼者，为我国葡萄酒产业的发展做出了巨大贡献。
显著性差异分析——以葡萄酒为例
㊀㊀㊀１３７㊀㊀显著性差异分析显著性差异分析㊀㊀㊀ 以葡萄酒为例Һ孙平爽㊀（长春建筑学院，吉林㊀长春㊀１３００００）㊀㊀ʌ摘要ɔ近年来，随着经济的迅速发展，大数据时代已经悄然到来，很多问题都离不开数据的处理．大量数据需要处理，这样就使很多统计软件走进数学及各个领域．本文以葡萄酒评价数据为例，讨论如何通过ＳＡＳ软件来实现数据的处理和计算．ʌ关键词ɔ评价数据；ＳＡＳ；数据的处理随着经济全球化的不断发展和我国经济的高速发展，全国都面临着难得的发展机遇．为适应现代化应用型大学公共基础课的发展需要：让软件对数学领域科研发展提供强有力的支撑；通过改革加大对学生应用能力的培养；增添数学实验课，加大对数学建模能力的培养，解决实际中的复杂问题．下面以 葡萄酒两组评价结果是否有显著性差异 作为教学内容，说说如何由讲授统计学原理转向对学生实践能力的培养．数学实验课程的开设，使学生能够把所学的理论知识与实际解决问题的方法联系起来，加强运用计算机解决数据处理㊁画图㊁模拟等问题的能力．在研究葡萄酒两组评价结果是否有显著性差异问题时可以运用ＳＡＳ系统对数据进行处理，但由于对ＳＡＳ系统完全运用自如有一定难度，所以对学生而言，只需掌握如何应用ＳＡＳ系统解决实际中的统计问题即可．本文以葡萄酒两组评价结果是否有显著性差异为例，讨论如何通过ＳＡＳ软件来实现数据的处理和计算．充分利用好ＳＡＳ软件这一工具，有助于解决其他类似相关的数学统计问题及其他领域问题．葡萄酒是国家大力发展消费品中酒类产品的重点发展品种之一，是轻工业部部管产品之一，也是广大消费者越来越青睐的产品之一，但是，假酒也层出不穷．所以，如何对酒的质量进行评价已成为质量监管部门日益关心的问题．本文引用２０１２年全国大学生数学建模竞赛数据对葡萄酒评分的可信度进行研究．针对每组评酒员对一组㊁二组的红葡萄酒和白葡萄酒的评分，计算其平均值，进而对两组红葡萄酒和白葡萄酒的评分结果用ＳＡＳ软件进行配对样本ｔ检验，以判断两组评价结果是否有显著性差异．对于两组评酒员的评价结果哪一组更可信，我们采用肯德尔和谐系数Ｗ＝Ｓ１１２Ｋ２Ｎ３－Ｎ()进行检验，从而做出判断．表中列出了两组评酒员对两类酒的不同样本的评分结果，利用配对样本ｔ检验，计算检验统计量的Ｐ值，进而检验两组评酒员的评价结果有无显著性差异．数据的处理和计算我们借助ＳＡＳ软件来实现．一㊁两组评酒员的评价结果有无显著性差异先把每组评酒员对每种酒的感观评分作和等于ð１０ｎ＝１，ｋ＝１Ａｋｎ，再求出每种酒样品感观的平均分Ｗｋ＝１ｎð１０ｎ＝１，ｋ＝１Ａｋｎ，将数据输入Ｅｘｃｅｌ表格整理之后导入ＳＡＳ软件对两组专家评价结果进行配对样本ｔ检验，检验两组评分之间是否存在显著性差异．检验结果显示：对红葡萄酒两组评分检验的ｐ值为０．０２７８，对白葡萄酒两组评分检验的ｐ值为０．０３９９，这个检验在０．０５水平下是显著的，即两组评酒员的评价结果有显著性差异．图１㊀红葡萄酒评分ｔ检验模型图分析结果如下：图２图３㊀白葡萄酒评分ｔ检验模型图分析结果如下：图４㊀㊀㊀㊀㊀１３８㊀二㊁两组评酒员的评价结果哪一组更可信肯德尔和谐系数是一种检验测量结果信度的有效方法．当测验是不能直接客观量化测试题时，不同评分者的评分就是以等级来评定的．不同的评分者对相同测试题评定的等级一般是不同的，甚至出现较大差异，此时出现的误差主要来源于评分者自身的差异．当有Ｋ（Ｋȡ３）个评分者对Ｎ份测试题进行评分，若要考量所得结果的可信度，此时可以利用肯德尔和谐系数来验证．在大多数情况下，由于统计学原理的方法难于理解和掌握，直接影响了肯德尔和谐系数在实际中的运用．利用肯德尔和谐系数，对比两组肯德尔和谐系数大小评判哪组更可信．我们选择每组评酒员对每一组的红葡萄酒和白葡萄酒的评分计算其平均分，要想判断两组评价结果是否有显著性差异，我们采用的是用ＳＡＳ统计软件对数据进行均值双样本成对的ｔ检验，在考虑两组评酒员哪一组更可信时，我们采用的是计算肯德尔和谐系数Ｋ，判断哪一组Ｋ值越大越可信．表１㊀第一㊁二组红葡萄酒的ｔ检验数据酒样品平均数红１平均数红２１６２．７６８．１２８０．３７４３８０．４７４．６４６８．６７１．２５７３．３７２．１６７２．２６６．３７７１．５６５．３８７２．３６６９８１．５７８．２１０７４．２６８．８１１７０．１６１．６１２５３．９６８．３１３７４．６６８．８１４７３７２．６１５５８．７６５．７１６７４．９６９．９１７７９．３７４．５１８５９．９６５．４１９７８．６７２．６２０７８．６７５．８２１７７．１７２．２２２７７．２７１．６２３８５．６７７．１２４７８７１．５２５６９．２６８．２２６７３．８７２２７７３７１．５表２㊀第一㊁二组白葡萄酒的ｔ检验数据酒样品平均数白１平均数白２１８２７７．９２７４．２７５．８３８５．３７５．６４７９．４７６．９５７１８１．５６６８．４７５．５７７７．５７４．２８７１．４７２．３９７２．９８０．４１０７４．３７９．８１１７２．３７１．４１２６３．３７２．４１３６５．９７３．９１４７２７７．１１５７２．４７８．４１６７４６７．３１７７８．８８０．３１８７３．１７６．７续㊀表㊀１９７２．２７６．４２０７７．８７６．６２１７６．４７９．２２２７１７９．４２３７５．９７７．４２４７３．３７６．１２５７７．１７９．５２６８１．３７４．３２７６４．８７７２８８１．３７９．６下面我们对两组评酒员的评价结果哪一组更可信进行判断．我们分别计算每组数据的肯德尔和谐系数，进而比较和判断．肯德尔和谐系数公式具体如下：Ｗ＝Ｓ１１２Ｋ２（Ｎ２－Ｎ），（１）其中Ｓ＝１Ｋðｎｉ＝１Ｒ２ｉ－ðｎｉ＝１Ｒｉ()２．Ｋ表示评判员数（或相关数据组数），Ｎ表示被试频数（或各组频数），Ｒｉ表示各配对数据的秩次和．研究结果分析：在这个问题中，Ｋ＝１０，Ｎ１＝２７．由此计算得出Ｗᵡ１＝０．５２９７６８，Ｗᶄ１＝０．４７６５６，Ｗᵡ２＝０．４０１７，Ｗᶄ２＝０．６３０９．因为我们知道肯德尔和谐系数值越大，一致性越高，则结果越可信，所以，对于红葡萄酒而言，Ｗᵡ１＞Ｗᶄ１，也就是说第一组的评酒员对红葡萄酒评分的可信程度更高，而对白葡萄酒来说，Ｗᵡ２＜Ｗᶄ２，进而可以判断第二组的评酒员对白葡萄酒评分的可信程度更高．综合以上结果，并不是每一组的评酒员对哪类的酒都会做出更可靠的判断，第一组的评酒员较适合品尝红葡萄酒，第二组评酒员较适合品尝白葡萄酒．三㊁结㊀语在研究葡萄酒两组评价结果是否有显著性差异问题中，使用ＳＡＳ系统可以方便快捷地得到数据处理结果．此案例为显著性分析，实验设计较为合理，ＳＡＳ系统数据处理也值得信任．不仅科研工作者需要软件来解决大数据问题，学生在处理与本专业相关的问题时，同样有这样的需求，所以软件为数学实验课提供了很好的帮助．近年来，数学研究的步伐不断提速，科研水平不断提高，此时更应该厚积薄发，不断地充实教育者自身的能力，与时俱进，为学生不断输送新鲜的知识，鼓励学生用科技手段解决问题．这样不仅有助于提高学生解决问题的能力，更有助于锻炼学生的思维能力．本文以葡萄酒评价为例，进行数学实验，对案例数据进行显著性分析，借助于ＳＡＳ软件来实现数据的处理和计算．在大数据时代，对数据的分析和处理尤为重要，数学统计ＳＡＳ软件作为分析和处理数据的工具，更具有专业性，为很多领域都提供了强有力的技术支撑，为数学中的统计分析提供了有效的帮助．ʌ参考文献ɔ［１］崔峻山．肯德尔和谐系数计算及显著性检验的简化［Ｊ］．教育科学研究，１９９２（０５）：２５－２８．［２］赵建国，何嘉玉，李怡婷，等．数学建模经典案例分析：以葡萄酒质量评价为例［Ｊ］．无线互联科技，２０１８（０９）：１０５－１０６．［３］刘艳锋．利用肯德尔和谐系数检验测量结果的可信度［Ｊ］．新乡教育学院学报，２００６（０２）：９５－９６．［４］李文霞，吕文河，邹德堂，等．农业科研中常见统计分析方法的ＳＡＳ应用［Ｊ］．林区教学，２０１３（０７）：９９－１０１．。
SPSS软件对葡萄酒中氨基酸含量进行主成分分析评价的应用
SPSS软件对葡萄酒中氨基酸含量进行主成分分析评价的应用郑金山
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(029)005
【摘要】利用SPSS软件对18种白葡萄酒中的17种氨基酸含量进行主成分分析评价,结果表明,SPSS软件和主成分分析法适用于对葡萄酒中氨基酸含量的评价.【总页数】4页(P26-29)
【作者】郑金山
【作者单位】哈尔滨德强商务学院基础部,黑龙江哈尔滨150025
【正文语种】中文
【中图分类】TS262.6;O245
【相关文献】
1.SPSS软件和主成分分析法在牧草营养价值评价中的应用 [J], 张玉
2.主成分分析法在SPSS软件中的操作及在河流水质评价中的应用 [J], 吉祝美;方里;张俊;马晶晶
3.主成分分析法在SPSS软件中的操作及在河流水质评价中的应用 [J], 吉祝美;方里;张俊;马晶晶;
4.基于SPSS软件的主成分分析法在水质评价中的应用 [J], 赵朋飞;刘俊;胡少敏
5.利用SPSS软件对干法脱硫灰进行主成分分析评价 [J], 苏清发;赖毅强;徐灿凤;邱振中;吴慕正;陈进生
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问题一，针对其评分结果判断两组评酒员的评价结 果有无显著性差异，并且哪一组结果更可信？
配对样本t检验 ?独立样本t检验
两组品酒师品酒存在差异
哪一组结果更可信？方差
两组28个方差比较
两组方差比较图
120
100
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第一组
40
20 第二组
0
0
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第二组比第一组更可靠
问题二，根据酿酒葡萄的理化指标和葡 酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。
然后，我们用每组品酒师对每个样本的方差进行比 较，看哪一组品酒师的品酒结果更稳定，发现二组 品酒师的28个样本方差大多数明显小于一组样本方 差，从而认定了二组比一组更加稳定。
最后，我们根据葡萄的理化指标对葡萄进行聚类， 并参照第二组品酒师对葡萄酒的评分将葡萄分为优 质葡萄，一般葡萄和有待于提高三大类。
分析——系统聚类
问题二结果：由图及参考第二组品酒员评分结 果，我们得出5,15,24,25,27号酒的样本葡萄为优 等葡萄，3,28为一般类型葡萄，剩下的样本葡 萄有待于提高。
三.结果及总结
首先，我们用配对样本T检验的方法对一组和二组的 品酒师品酒得分进行检验，发现两组品酒师品酒得 分存在很大的差异。
优选spss案例葡萄酒分析
基本流程：
一.问题简介及数据 二.前期处理及分析方法 三.结果总结
一.问题简介及数据
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 对于葡萄酒，聘请两组，共20名品酒师对28组
白葡萄酒样本进行品尝，并且对其外观、香气、 口感等方面进行评分。
并且提供了葡萄及葡萄酒的理化指标相关数据。
问题一，针对其评分结果判断两组评酒员的评 价结果有无显著性差异，并且哪一组结果更可 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进行分级。
附件1.两组葡萄酒品酒员得分
附件2.葡萄酒及葡萄的理化指标
二.前期处理及分析方法
这是第一组评酒员对一种白葡萄酒每个方面打分。
得到A1、A2、A3……A10后，去掉最大值和 最小值，算剩下八个数的均值即代表第一组品 酒师对这一样本的酒的评分，同理第二组。