2012全国大学生数模竞赛A题二等奖答卷
2012年全国大学生数学建模竞赛a题 葡萄酒的评价 答案.
葡萄酒的评价摘要本文主要研究的是如何对葡萄酒进行评价的问题。
通过对评酒员的评分与酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的理化指标等原始数据进行统计、分析和处理,我们得出了一个较为合理地评价葡萄酒质量优劣的模型。
在问题一中,我们采用T检验法,首先进行正态分布拟合检验,判断出它们服从正态分布。
之后,我们通过T检验法判断出了两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
而对于如何判断哪一组评酒员的评价结果更可信,由于评酒员评分的客观性,我们通过计算评酒员评分均值的置信区间,利用置信区间的长短来判断评分的可信程度。
置信区间越窄,说明其越可信。
利用Matlab软件求出了第二组评酒员的评分均值的置信区间更窄,所以第二组评酒员的评价结果更可信。
在问题二中,我们采用主成分分析法,把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量再按照方差依次递减的顺序排列。
在数学变换中保持变量的总方差不变,使第一变量具有最大的方差。
第二变量的方差次大,并且和第一变量不相关。
由于变量较多,虽然每个变量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同。
依次类推,最后我们将酿酒葡萄分为了四个等级:优质、次优、中等、下等。
在问题三中,我们通过多项式曲线拟合的方法,构造一个以葡萄酒的理化指标为自变量,酿酒葡萄的理化指标为因变量的函数,并利用Matlab软件进行曲线拟合,最后得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系为呈线性正相关。
在问题四中,我们用无交互作用的双因素试验的方差分析方法,通过对观测、比较、分析实验数据的结果,鉴别出了两个因素在水平发生变化时对实验结果产生显著性影响的大小程度。
最后,我们认为能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量,且酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量影响相对葡萄酒的理化指标更显著。
关键词:T检验法,Matlab,正态分布,主成分分析法,多项式曲线拟合,方差分析一.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。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛全国一等奖A题
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛城市表层土壤重金属污染分析摘要本文主要研究重金属对城市表层土壤污染的问题,我们根据题目所给定的一些数据和信息分析并建立了扩散传播模型、权重分配模型、对比模型和转换模型解决问题。
首先,我们利用Matlab 软件拟出该城区地势图(图1),根据所给数据绘出该地区的三维地势及采样点在其上的综合空间分布图。
之后将8种重金属的浓度等高线投影到该地区三维地形图曲面上,接着分别计算8种重金属在五个区域的平均值,立体图和平面图(图1附件)相结合便可得出8种重金属元素在该城区的空间分布。
其次,在确定该城区内不同区域重金属的污染程度时,我们运用两种方法进行解答。
先假设各重金属毒性及其它性质相同,运用公式ijij P C P ='求出各区域各金属相对于背景平均值的比值作为金属污染程度,再运用1ji ij j C C ==∑求出各区域重金属污染程度,并将各区进行比较。
之后,我们加上各重金属的毒性,对各重金属求出权数,再结合国标重金属污染等级和已知的各组数据来确定金属的污染程度。
由上述两种方法的对比,更准确地得出重金属对各区的影响程度。
即: 工业区>交通区>生活区>公园绿地区>山区 并根据第一个模型的数据来说明重金属污染的主要原因。
再次,对重金属污染物的传播特征进行了分析,判断出重金属污染物主要是通过大气、土壤和水流进行传播。
在分析之中,我们得出这三种状态的传播并不是孤立存在的,而是可以相互影响和叠加的,因此,我们分别建立三个传播模型,再对这三个传播模型进行了时间和空间上的拟合,得出重金属浓度最高的区域图,并结合各重金属的分布图(图6)来确定各污染源的位置。
最后,本题中只给出了重金属对土壤的污染,对于研究城市地质环境的演变模式,还需要搜集一些信息(图7)。
根据每种因素对地质环境的影响程度进行由定性到定量的转化。
建立同一地质时期地质环境中各因素的正影响和负影响的权重分配模型,再对这些权重进行验算和修正。
cumcm2012A
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)
A题城市表层土壤重金属污染分析
随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。
按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,分别记为1类区、2类区、……、5类区,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号,并用GPS记录采样点的位置。
应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。
另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。
附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息,附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度,附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。
现要求你们通过数学建模来完成以下任务:
(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
(2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。
(3) 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。
(4) 分析你所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,还应收集什么信息?有了这些信息,如何建立模型解决问题?。
2012年大学生数学建模竞赛A题(优秀论文A题葡萄酒)
葡萄酒质量的评价摘要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,为此找到一种简单有效的客观方法来评酒,就显得尤为重要了。
本文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的关系,以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系,旨在通过客观数据建立数学模型,用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。
首先,采用双因子可重复方差分析方法,对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验,利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果,结合01-数据分析,发现对于红葡酒有70.3%的评价结果存在显著性差异,对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。
通过比较可知,两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显著性差异,而对于白葡萄酒的评分,评价差异性较为不明显。
为了评价两组结果的可信度,借助Alpha模型用克伦巴赫α系数衡量,并结合F检验,得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高,而对白葡萄酒的品尝评分,第二组评酒员的评价结果可信度更高。
综合来看,主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。
结合已分析出的两组品酒师可靠性结果,对葡萄酒的理化指标进行加权平均,最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。
将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标(一级指标)共同构成一个数据矩阵,采用聚类分析法,利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类,根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A(优质)、B(良好)、C(中等)、D(差)四个等级,客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。
为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,采用相关分析法,能有效地反映出两者间的联系,取与葡萄各成分相关性显著的葡萄酒理化指标,与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程,从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
由于已经通过回归分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系,因此从酿酒葡萄成分对葡萄酒的理化指标的影响,再研究出葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系,便可作为一个桥梁,反映出葡萄与葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量的作用。
2012年高教杯数学建模竞赛a题
2012年高教杯数学建模竞赛A题文章包括以下内容:一、引言1. 对数学建模竞赛的介绍2. 2012年高教杯数学建模竞赛的背景3. A题的重要性和难度二、问题描述1. A题的具体内容和要求2. 问题背景和实际应用三、问题分析1. 对A题中涉及的数学知识和模型进行分析a. 需要运用的数学工具和方法b. 相关参数和变量的定义和意义c. 问题中存在的约束条件和假设2. 对A题中涉及的实际问题进行分析a. 现实场景的相关情况和特点b. 问题的实际意义和应用价值c. 对问题的可行性和局限性进行分析四、问题求解1. 根据问题分析确定相应的数学模型a. 求解问题所需建立的数学模型b. 模型的简化和推导过程2. 运用已知的数学方法和工具解决问题a. 使用数学软件进行模拟和计算b. 运用数学定理和理论进行证明和推演五、结果分析1. 求解结果的展示和分析2. 结果的合理性和可靠性分析3. 结果对实际问题的指导意义和应用价值六、总结与展望1. 对A题求解过程的总结和反思2. 对实际问题的展望和未来研究方向3. 对数学建模竞赛的意义和作用进行总结稿件要求:1. 语言流畅、准确,表达清晰、精炼,逻辑性强2. 论据充分,论证严谨,具有说服力3. 不得抄袭,不得侵犯他人著作权4. 投递稿件时请注明真实尊称和通信方式,以便我们及时与您取得联系注:以上为文章大纲及要求,具体内容请根据实际情况进行撰写。
2012年高教杯数学建模竞赛A题是一个具有挑战性和复杂性的问题,需要参赛者结合数学理论和实际问题进行分析和求解。
在本文中,我们将对A题进行深入的探讨,从问题描述到问题分析再到问题求解,最终得出结果分析和总结展望,全面展示对A题的理解和解决方案。
让我们来看A题的具体内容和要求。
A题涉及一个复杂的实际问题,需要参赛者运用数学工具和方法对其进行建模和求解。
这个问题背景和实际应用是一个现实场景中的情况,问题的实际意义和应用价值是非常明显的。
A题的重要性和难度也就显而易见了。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)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?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)B题太阳能小屋的设计在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。
不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。
因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。
附件1-7提供了相关信息。
请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。
2012年数学建模大赛论文A题答案
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题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):曲阜师范大学日照校区参赛队员(打印并签名) :1.王战海2.高延太3.李智超指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):黄宝贵日期:2012年09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):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):评阅人评分备注全国统一编号(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):葡萄酒的评价摘要确定葡萄酒的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,葡萄酒和酿酒葡萄的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。
本论文对葡萄酒的评价问题进行了分析研究,主要判断了已有评价的显著性差异和评价的可信性,分析了如何对酿酒葡萄进行分级,寻找了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系,以及解决了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,建立了相应的数学模型,并且充分运用MATLAB和SPSS等数学工具,分别就题目所给的为题进行了解答。
2012高教社杯数学建模答案
2012高教社杯数学建模参考答案2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点[说明]本要点仅供参考,各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答,自主地进行评阅。
本题目希望学生利用数学模型和附件1-3中的数据对评酒员的品评结果给出分析,对酿酒葡萄的质量给出评价,并探讨葡萄和葡萄酒的理化指标与酒的质量的关系。
问题1.附件1中给出的是评酒员对27种红葡萄酒和28种白葡萄酒的两组品评结果。
这两组评酒员各不相同,两组中的每个酒样都取自相同葡萄酒厂家的同一批次的产品。
要求学生给出判断这两组评价结果好坏的原理、模型和方法,给出具体的结果,并对结果进行说明。
好的品评结果应该是对同一酒样评价时这些评酒员之间的差距小、且这些酒样之间的区分度明确(注:一些学生的模型和方法仅考虑评酒员的打分差距)。
参考:红酒中样品23是好酒,样品12是较差的酒。
问题2. 给出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的原则、模型、算法和结果。
确定酿酒葡萄质量好坏的主要依据是问题1中评酒员对酒的质量的评价结果,根据这个评价结果和酿酒葡萄的各种理化指标给出确定葡萄质量的模型,由此给出这些酿酒葡萄的分级结果。
参考:分级结果中好的红葡萄应包含样品23,差的应该包含样品12。
问题3.给出分析酿酒葡萄与葡萄酒的成分之间关系的原理、模型和方法,得到葡萄酒的理化指标是否与葡萄的理化指标相关的结论,相关时给出具体的依赖关系。
求解时最好先对葡萄的理化指标(包括芳香物质)进行分类和筛选,然后进行评价。
注:仅把葡萄的全部理化指标进行简单回归不够完整。
问题4.建立模型分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量之间的关系,在模型的基础上给出具体结论,并对结论给出详细的分析说明。
注:评价葡萄酒质量时不一定需要包含所有的理化指标,但根据经验知道花色苷、总酚和单宁是红葡萄酒的重要指标。
附注:学生答卷中应该说明对缺失数据和异常数据的处理方式。
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题评阅要点[说明]本要点仅供参考,各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答,自主地进行评阅。
高教杯2012年数学建模A题
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):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:年月日赛区评阅编号(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):葡萄酒的评价摘要本文利用SPSS和MATLAB软件对葡萄酒评价问题进行了分析,综合采用了t检验、主成分分析、聚类分析和灰色关联度分析等方法,建立了数学模型,并设计了一套对葡萄酒质量的评价体系。
关于问题一:首先,对两组评酒员对同一种葡萄酒给出的评分结果进行处理;其次,采用t检验判断出两组评分结果存在显著性差异;最后,利用每一组评酒员对同一种葡萄酒的评分方差作为衡量依据,建立评分机制,评估两个小组所给结果的可信性,经分析第一组、第二组得分分别为13分、42分。
因此,第二组评酒员的评分结果更可信。
关于问题二:首先,对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析,挖掘出若干个影响酿酒葡萄理化指标的主要成分;其次,根据第一问的结果,将第二组评酒员的评分作为衡量葡萄酒质量的量化指标;最后,通过聚类分析将酿酒葡萄分为4个等级。
2012年全国数学建模竞赛题目
(全国竞赛2012年A题)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?∙赛题下载∙附件1: 葡萄酒品尝评分表∙附件2: 指标总表∙附件3: 芳香物质(全国竞赛2012年B题)在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。
不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。
因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。
附件1-7提供了相关信息。
请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。
在求解每个问题时,都要求配有图示,给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式(串、并联)示意图,也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。
2012数模国赛a题
2012数模国赛a题
【实用版】
目录
A.2012 年数模国赛 A 题概述
1.题目背景
2.题目要求
B.题目分析
1.题目难点
2.解决方法
C.题目解答
1.解答步骤
2.结论
正文
【提纲】
2012 年数模国赛 A 题概述
1.题目背景
2012 年数模国赛 A 题是关于某种疾病的传播模型,要求参赛者建立一个数学模型来描述疾病的传播过程,并预测疾病的传播趋势。
2.题目要求
题目要求参赛者完成以下几个方面的任务:
(1)建立一个数学模型来描述疾病的传播过程;
(2)根据模型参数对疾病传播的趋势进行预测;
(3)分析模型的稳定性和敏感性。
B.题目分析
1.题目难点
(1)如何建立一个合理的数学模型来描述疾病的传播过程;
(2)如何确定模型的参数;
(3)如何分析模型的稳定性和敏感性。
2.解决方法
(1)查阅相关文献,了解疾病传播过程的常见数学模型;
(2)根据题目给出的数据,通过最小二乘法等方法确定模型参数;
(3)利用数学方法分析模型的稳定性和敏感性。
C.题目解答
1.解答步骤
(1)查阅相关文献,了解疾病传播过程的常见数学模型,并选择合适的模型;
(2)根据题目给出的数据,通过最小二乘法等方法确定模型参数;
(3)利用数学方法分析模型的稳定性和敏感性;
(4)根据模型参数对疾病传播的趋势进行预测。
2.结论
通过以上步骤,我们可以建立一个描述疾病传播过程的数学模型,预测疾病传播的趋势,并分析模型的稳定性和敏感性。
2012年全国大学生数学建模题目汇总
(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)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?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)(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)B题太阳能小屋的设计在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。
不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。
因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。
附件1-7提供了相关信息。
请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。
2012-2015数学建模国赛题目
(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)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?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)(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)B题太阳能小屋的设计在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。
不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。
因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。
附件1-7提供了相关信息。
请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。
2012年全国数学建模大赛国家二等奖作品
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类分析中的距离也成为不相似测度或者差异测度。定义不相似测度的概念和公式很 多,基本方法是将个案看成多维空间的一个点,引用多维空间中点的距离概念定义 不相似测度。距离越小,表示两者之间的关系越紧密,相似特征越多,就越有可能 分在同一类;相反,距离越大,表示两者之间的差异性越大。
本题中,由于不同的评酒员的检测,使在同一总体中的实验结果出现了不同的 试验数据,为了测定这种差异是否具有显著性,就需要对数据进行差异显著性检验 [17]。
在对样本数据的检验中,以概率(P)5%作为显著评定标准,即在 100 次的检 验中,如果由于外界因素造成差异的可能性在 5 次以上,那么其差异就可以被认为 是不显著的。相反的,如果两者的差异在概率 5%的范围以内,说明出现此概率的很 小却发生了,那么就可以认为此差异具有显著性。
通过以上原因的论述以及其他未知因素的影响可以认为葡萄和葡萄酒的理化指 标不能来准确地评价出葡萄酒的质量。
五、模型建立
5.1 两组评酒员评价结果的显著性差异分析
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方差分析是平均数差异显著性检验的一种方法,用来检验比较两组以上的几组 平均数的差异和比较变量的差异的方法[16]。方差分析应用 F 检验法,两个方差的 比值就是 F 值。
1用酿酒葡萄制作葡萄酒的过程本质上来说是一个复杂的化学反应但该反应做不到科学实验的精确度再加上每一个化学反应的结果都会因为条件或环境的不同而产生不可预知的不同结果所以用葡萄制作葡萄酒的过程中也一定会产生之前数据所没有的不断改变的理化指标不能作为一个定性的标准来评价葡萄酒的质量
2012全国大学数学建模竞赛题目汇总(ABCD)
(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)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?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)(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)B题太阳能小屋的设计在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。
不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。
因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。
附件1-7提供了相关信息。
请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。
2012年全国数学建模A题参考答案
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)A 题 葡萄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。
请尝试建立数学模型讨论下列问题: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?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。
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。
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?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)个表格)附件2:葡萄和葡萄酒的理化指标(含2个表格)个表格)附件3:葡萄和葡萄酒的芳香物质(含4个表格)个表格)答案仅供参考:1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异 根据表根据表11计算的各取样点葡萄质量综合评分结果计算的各取样点葡萄质量综合评分结果, , 结合当地气象资料结合当地气象资料, ,进行相关普查和回归分析进行相关普查和回归分析, , 挑选出挑选出相关性显著相关性显著, , 并通过并通过0. 010. 01显著性检验的显著性检验的显著性检验的111111个因子个因子个因子, ,果实着色期平均最低气温最低气温(Tn45 )(Tn45 )、果实着色期平均日较差、果实着色期平均日较差、果实着色期平均日较差 (D45 )、果实着色期平均相对湿度果实着色期平均相对湿度(U45 (U45 )、果实着色期降水量果实着色期降水量(R (R45 )、果实着色期水热系数果实着色期水热系数(K 45 )(K 45 )、全生育期平均、全生育期平均相对湿度相对湿度(Ug )(Ug )、全生育期降水量、全生育期降水量、全生育期降水量(Rg )(Rg )、全生育期水热系数、全生育期水热系数、全生育期水热系数(Kg )(Kg )、7~ 8月份降水量月份降水量月份降水量(R 7- 8 )(R 7- 8 )、日照时数、日照时数( S7- 8 )( S7- 8 )、水、水热系数热系数(K 7- (K 7- 8 )。
2012年全国大学生数学建模竞赛A题(葡萄酒理化指标与质量的评鉴分析,获全国二等奖)
葡萄酒理化指标与质量的评鉴分析摘要用好的葡萄也许酿不出好酒,但没人能用劣质葡萄酿出好酒。
巧妇难为无米之炊,再优秀的酿酒师,如果没有优质的葡萄,也很难酿出好酒。
不同葡萄品种酿制出的葡萄酒是不同的,但是,除了品种间的差异,葡萄自身的质量是酿制高品质葡萄酒的关键。
本文通过建立meansK-聚类模型、典型相关分析等模型,逐步探求用葡萄和葡萄酒的理化指标来评鉴葡萄酒质量的方法。
问题一要求我们分析附件1中两组评酒员的评价结果是否存在显著性差异,为此我们依据小概率原理建立模型Ⅰ-显著性检验模型。
首先我们利用F检验求解两组评酒员之间是否存在显著性差异,再利用配对t检验对检验样本做再次检验,以提高研究效率,确保评价结果的准确性。
利用Excel软件处理数据后,进行t、F的联合检验,当联合检验均被接受,得到两组评酒员的评价结果有显著性差异的结论。
同时通过对两组品酒员对55种葡萄酒样品评分的稳定性、统一性分析,确定第二组品酒员的评价结果更可信。
针对问题二本文根据附件2提供的数据,利用模糊数学原理[3],建立模型ⅢK-聚类模型,对酿酒葡萄进行分类,再以葡萄酒品尝评分作为质量评价依据,means对酿酒葡萄进行分级。
首先,考虑到酿酒葡萄的理化指标过多,不便分类,我们利用多元统计分析原理对红、白酿酒葡萄进行主成分分析,得出红、白酿酒葡萄分别有8个和11个主成分,从而大大减少了分类指标。
再利用meansK-算法求出最佳聚类数k,建立meansK-聚类模型对各种葡萄样品在各个主成分上的得分进行聚类,将红、白葡萄样品分别划分为3类和4类。
最后,根据每个类别中葡萄样品对应的葡萄酒的品尝评分,对各类酿酒葡萄进行分级。
针对问题三建立模型Ⅳ-典型相关分析模型,定量分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
我们首先选取酿酒葡萄与葡萄酒皆含有的花色苷、单宁等成分作为理化指标,然后构建典型相关分析模型,研究酿酒葡萄与葡萄酒两组样品的理化指标之间的相关性。
2012年建模A题
摘要本篇论文,我们运用统计学的方法及原理,对2012年全国大学生数学建模竞赛 A组题的前两个小问题建模并得到好的结果。
对于第一问,我们在不知道每种类型葡萄酒的质量服从何种分布的情况下,将对两组评酒员对葡萄酒的打分存在显著性差异的检验问题分解为对各项指标的打分是否存在显著性差异的检验问题,进而构造成对比较,用1样本T检验。
我们算得两组评酒员对白葡萄酒的口感纯正度,口感浓度,口感持久性,口感质量,平衡整体五项指标的评价存在显著性差异。
对于红葡萄酒,我们算得两组评酒员对红酒的外观色调),香气浓度的打分存在显著性差异。
接着,为了检验两组评酒员对葡萄酒的打分是否存在显著性差异,我们定义了在指标集的示性函数,及各项指标对结论“两组品酒员对葡萄酒打分存在显著性差异”的贡献率,结合对各项指标存在显著性差异的检验,最终得出了两组评酒员对白酒的打分存在显著性差异,对红酒的打分不存在显著性差异。
关于两组评酒员对葡萄酒评价的可靠度的分析,我们转化为对各组内评酒员打分的稳定性的分析,从同组评酒员对同种酒的同项指标的评分的标准差入手,建立对稳定性分析的量化指标。
我们分别计算了两组评酒员对各酒样的各评价指标评分的标准差,分别记为 SSTD1 和 SSTD2,统计了SSD1>SSD2的项数,以及计算了SSD1,SSD2的数学期望,比较其大小,最终得出了第二组评酒员对酒打分更具可信度的结论。
对于第二问,我们将酿酒葡萄的理化指标进行了主成分分析,将指标简化,提取主要部分,消除信息的冗余,在此基础上,借助MATLAB,将葡萄样本进行聚类,最后,在合理的假设的基础上借助第二组评酒员对葡萄酒打分的排名对葡萄进行分级。
关键字假设检验,主成分分析,样本标准差,聚类分析1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。
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日期: 2012
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2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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葡萄酒评价模型
摘 要
葡萄酒等级划分是葡萄酒研究和发展过程中的一个重要领域, 以往人们都是 通过主观感受对葡萄酒进行评定的,难以确立可信度较高的评价标准。随着技术 的发展,化合物的鉴定方法趋于成熟,理化指标评定方法将成为主流。本文主要 研究各种理化指标与感观评价标准的关系以及葡萄酒理化指标和酿酒理化指标 的关系。问题一讨论两组评酒员的差异性,本文选用非参数方法。问题二分析酿 酒葡萄理化指标和葡萄酒质量的关系,采用因子分析和聚类分析进行处理。问题 三需要讨论两组理化指标之间的相关关系,本文采取典型相关分析方法解决; 问 题四运用逐步回归分析对得到葡萄理化指标和葡萄酒理化指标的函数关系。 对于问题一我们选用非参数方法对数据进行评分, 用秩和的方差和极差比值 作为评价标准,评价标准值越小,结果越合理。最终得到的结果是两个评价组之 间存在显著性差异,且第二组评酒员对红葡萄酒的评价相对可信,第一组评酒员 对白葡萄酒的评价更为合理。 对于问题二,我们选用因子分析对标准化以后的数据进行处理,使数据降至 18 维,再对处理后的结果进行聚类分析,得到结果与葡萄酒理化指标进行比较, 得到最终的评价结果。 对于问题三我们用多元统计分析中的典型相关分析方法建立模型, 利用因子 分析法对模型进行改进。对模型进行了合理的理论证明和推导,利用 SAS 软件所 得出的结果为:酿酒葡萄和葡萄酒之间的关系主要取决于总酚、单宁、蛋白质、 DPPH、酒总黄酮、花色苷这七个理化指标;葡萄酒第一典型相关变量解释酿酒葡 萄的方差比较小,约为 4.92%,而酿酒葡萄第一典型相关变量解释葡萄酒的方差 比较大,约为 21.94%,这个结果与实际是相吻合的。 对于问题四我们运用 SAS 软件,先是采用了相关分析,得出结论:葡萄酒 的质量与葡萄、葡萄酒的理化指标之间存在较好的相关性;接着以葡萄酒的质量 为因变量,葡萄和葡萄酒的理化指标为自变量做线性逐步回归分析,得出结论: 葡萄的理化指标酒总黄酮、PH 值和甘氨酸对红葡萄酒的质量存在显著影响,葡 萄理化指标氨基酸,总酚,还原糖,PH 值, 干物质的含量,谷氨酸, 丙氨酸对 白葡萄酒的质量存在显著影响;最后通过葡萄酒质量实际值与预测值的对比, 论 证了能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。 在模型检验和改进中,采用了条件数指标来诊断自变量间的相关性,并得到 变量之间不存在共线性的结论, 接着用学生化残差和 cook’d 统计量检验并得到 葡萄和葡萄酒样本中存在异常值,然后在剔除异常值后做逐步回归分析,得到剔 除异常之后的模型更加显著,误差更小,预测的质量也有提高。
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图 2 秩和检验 由图结果分析如下: W1 和 W2 , R1 和 R 2 的秩和分别为 170464.00 和 164580.00, 141932.50 和 128573.50。原假设( W1 和 W2 , R1 和 R1 的总体分布相同)为真时, 期望秩值(Expected)分别为 154140.0 和 154140.0,148635.0 和 148635.0;标准 差(Std Dev )为 4548.08250,4493.27832。每组平均得分(Mean Score )分别为 608.800000 和 587.785714 ,525.675926 和 476.198148 。近似卡方检验统计量为 30.2514,自由度为 3, p = 0.0101,拒绝原假设,即两组评酒员对每一种酒的评 价是存在差异的。 (4) 最合理评酒员组 计算每一组内的方差、极差,并定义评分的标准为方差与极差的比值,其中 极差(RANGE) : 方差(Var) :
X ~ F ( x − mex ), Y ~ ( y − me y )
从而原假设 H 0 : mex = mey 等价于: H 0 : X 和 Y 同分布。 将两组样本混合,求出每个样本在合样本中的秩。记样本 y j , j = 1,2,⋯, n 在 合样本中的秩为 R j ,则 R j = 1,2,⋯ , N 。令 WY 表示总体 Y 的样本 y1 , y2 , ⋯, y n 的秩 之和,即
我们参赛选择的题号是(从 A/B/C/D 中选择一项填写) : 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) : 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 廖静 欧凯波 杜娜娜 (打印并签名) : 陈光喜 年 9
A A0617
桂林电子科技大学
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Ri :第 i 种组评酒员对红葡萄酒的评价结果 Wi :第 i 种组评酒员对红葡萄酒的评价结果
p :变量的个数
m :公共因子个数
xi :第 i 个变量观测值 Fi :第 i 个公共因子 ε i :变量 xi 特有的特殊因子 aij :因子载荷,表示第 i 个变量在第 j 个公共因子上的体现 Gr :红葡萄指标集 Gw :白葡萄指标集 Gi :第 i 类样本 nt : Gi 类样本的个数 X (t ) : Gt 类的重心 X ((it)) :表示 Gt 中第 i 个样品 Wt : Gt 中的样品的离差平方和 W :全部类的总离差平方和 grapes i :第 i 类葡萄 q _ wine :葡萄酒的质量
二、 背景分析
葡萄酒的评价标准是鉴定葡萄酒好坏的重要指标。 目前国际上对葡萄酒的评 价方法主要通过对葡萄酒的气味,口感,色泽做出感官评定。但是感官评定主要 是依靠人体的感觉器官,因此,在评价过程中,难免会出现差异。且在评价过程 中,品酒员会受到时间、气候、情绪、体力等因素的影响,甚至个人喜好也会一 定程度的影响鉴定结果 [1] 。主观因素是葡萄酒评定结果的主宰。 本文的主要目的是建立模型对葡萄酒的客观评价指标进行研究, 将葡萄酒进 行化学成分分解,分析化合物对口感、气味和色泽的影响,并检验这些理化指标 分析的结果与品酒员的感官评价得到的结果是否相符。 研究者通过进一,酿酒葡萄理化指标与葡萄酒 的理化指标存在相关关系。除了理化指标,芳香烃也是一个重要的因素,葡萄酒 的酿制过程中,烃类物质发生化学反应,使得酒更加的浑厚香醇。
图 1 正态性检验 在样本数小于 30 时, 通常通用的是 Shapiro-Wilk 检验, 而 P 值小于 0.005, 拒绝原假设,即这一组样本结果不服从正态分布。按此方式分析,对余下其他组 数据进行分析,不难发现, P 值都小于 0.005,即每一组评酒员的评价结果都不
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服从正态分布,故无法用方差分析进行显著性检验,考虑到样本数据量较少, 所 以我们选择非参数统计方法进行显著性检验。 3、非参数统计分析 由于每个总体独立,但是不服从正态分布且不确定是否具有相同的方差, 所 以我们选用非参数统计中 Wilcoxon 秩和检验方法检验评价结果的显著性 [3 ] 。 将两组数据混合排序、编秩、然后求秩和。 (1) 建立检验假设:两个总体分布相同; (2) 两样本混合统一编秩次, 相同秩在不同组时去平均秩次, 计算两组的秩和。 两个组别为独立的连续型随机变量总体, 可将两个组 X 和 Y 的评酒员分别记 为 x1 , x2 , ⋯, x m 和 y1 , y 2 , ⋯, y n 。记合样本容量为 N = m + n 。 假设两个总体 X 和 Y 的分布函数具有相同的形式,但不一定对称分布。 即假 设:
n
WY = ∑ R j .
j =1
同样定义 W X 为 X 样本 x1 , x2 , ⋯ x3 的秩之和, W X 和 WY 为 Wilconxon 秩和检 验统计量。运用 SAS 软件中的 npar1way 语句求解。 (3) 结果分析 对十个评酒员的评价数据进行分析,根据每一组评酒员对 28 种白葡萄酒 和 27 种红葡萄酒进行的评分结果,对四个组进行差异性分析。
2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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) 。
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白葡萄酒的评分当成四个总体,每一个总体有十个评酒员,每一个品酒员对 28 种红葡萄酒和 27 种白葡萄酒进行评价。为了验证两组评酒员对葡萄酒的评价结 果是否存在差异, 分别把红葡萄酒第一组评酒员和第二组评酒员对样品酒的评价 分数视为总体 R1 和 R 2 ,白葡萄酒的第一组评酒员和第二组评酒员对样品酒的评 价分数视为总体 W1 和 W2 ,把这四个总体之间是否存在差异转化为分别研究总体
R1 和 R 2 , W1 和 W2 之间是否存在差异性的问题。我们的方法是,先用正态性检验
分析数据,再用非参数评价的差异。 2、正态性检验 由于两组葡萄酒的总体分布情况未知, 必须利用附件 1 中评酒员对酒的评价 样本参数来估计总体分布的参数,下面先考虑样本是否服从正态分布,并对四个 总体的样本做正态性检验,并采用均值检验或者方差检验。 (1)数据预处理 对数据进行正态检验前,先对数据进行标准化,标准化过程为:
五、 问题一建模与求解
1、问题分析 葡萄酒一直以评酒员的感官评价为标准, 但是人的主观感受是受天气, 环境, 体力等诸多因素的影响,甚至评酒员的个人品味也会使葡萄酒的评分存在差异。 为了减少这种差异,在现实的评酒过程中,往往通过邀请多个评酒员同时对同一 款酒进行评价打分,综合所有评酒员的评分得到比较合理的结果。 题中给出了两组评酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评价,分别从外观, 香 气,口感,平衡/ 整体四个方面对葡萄酒进行打分。将两组评酒员对红葡萄酒和