spss案例葡萄酒分析

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数学建模葡萄酒问题二的分析

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？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）二、问题分析问题二的分析问题二要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。

题目对葡萄酒样品给出了葡萄酒品尝评分表、理化指标分析表和芳香物质分析表。

由于葡萄酒理化指标分析表和芳香物质分析表没有一个可行的分析方法对葡萄酒的质量进行判断。

因此，把葡萄酒品尝评分表作为对葡萄酒质量的评定。

由问题一，得到第二组评酒员的评价结果更可信。

先对葡萄酒评分求平均值。

再用主成分分析法处理酿酒葡萄的理化指标，将30个指标缩减为几个主成分。

由于数据的计量单位不同，对葡萄酒的平均分和酿酒葡萄的理化指标量纲化处理。

通过spss求出葡萄样本各指标与主成分的相关系数矩阵。

从而求出各葡萄样本与主成分的关系矩阵Y=()yij最后用综合主成分分析法，将各葡萄酒的平均值（量纲化处理）与各葡萄样本跟主成分的关系矩阵建立一个线性关系。

通过这个线性关系对葡萄样品进行打分，再用分值对葡萄进行分级。

三、模型假设1、葡萄酒的质量仅由葡萄酒的评分决定。

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：李浩、高卉、王伟伟)

根据问题III研究酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，由于所给原数据过多，我们利用SPSS.20.0分别对红、白葡萄（酒）进行主成分分析，采用的是降维的思想，在满足所包含信息量≥70%的条件下，用最少的主成分来代表原数据的信息。对本题而言，最终我们选取的是红葡萄的主成分个数为6个，红葡萄酒的主成分个数为2个，白葡萄（酒）的个数分别为7个与3个。但由于问题中是对两个指标（葡萄与葡萄酒）之间定性的分析它们的关系，所以进一步用每一个主成分与其贡献率的乘积的累加来表示一个综合性更高的主成分，即红葡萄（酒）各一个，白葡萄（酒）各一个。这样便可用SPSS.20.0进行pearson相关性分析，看红白葡萄（酒）之间是否都具有较强相关性，得出结论酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间具有较强联系。
根据问题IV，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并论证得到的结果，与问题III有相似之处还是想要分析两类理化指标与质量评分的相关性，我们将葡萄酒质量默认为问题I所得出的葡萄酒的综合综合评分，关键就在于找到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标的一个综合因子，用matlab 7.11.0将综合因子与葡萄酒的质量拟合，看是否可以找到一个可以实现的拟合方程便可使问题迎刃而解，最后从值R-square可以看出两组曲线拟合的结果不好，变换拟合函数尝试数次后所得拟合结果均不理想，因此我们认为不能定量的用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
根据问题II酿酒葡萄的理化指标数据进行正态性检验，再使用双变量pearson相关性分析求出葡萄的理化指标与葡萄酒的综合评分之间具有相关性的指标，用这些指标形成相关原始指标矩阵，用极差法对原始指标矩阵进行转化，形成效益型指标矩阵。然后用夹角余弦法求得权重向量，用权重向量对之前求得的效益型指标矩阵进行加权的葡萄样本的综合评价得分，使用此得分将红葡萄分为4级，白葡萄分为4级。

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。

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。

统计方法在葡萄酒质量分析中的应用

统计方法在葡萄酒质量分析中的应用近年来，葡萄酒行业取得了突飞猛进的发展。

近些年，国内葡萄酒市场的销售额持续以15%-20%的速度增长，特别是北京、上海等高消费城市的增长速度达到了30%-45%。

葡萄酒产业在中国是一个名副其实的朝阳产业，但由于发展较晚，目前我国对葡萄酒品质的评价体系尚不完善，葡萄酒的评价工作尚有很大的发展空间。

文章通过R型聚类分析的方法根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对酿酒葡萄分级，之后使用主成分分析法和灰色关联度分析法探究葡萄、葡萄酒的理化指标之间的关系，最后建立回归关系，证明葡萄、葡萄酒的理化性质指标能用来判断葡萄酒的质量。

标签：R型聚类分析；主成分分析法；灰色关联度分析法；回归分析引言葡萄酒是一种由葡萄或葡萄汁经过酒精发酵而得到的含酒精饮料。

葡萄具有种类繁多、成分复杂、气味和口感变化极大的特点。

近些年来，利用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标葡萄酒进行评价的方法应运而生。

但是目前理化分析仍不能取代感官评价。

本文试图探究如何采用统计方法使这些复杂关系的问题简单化，并分析它们之间的联系。

1 两组评酒员的评价结果的可信性经过对两组品酒员的评价结果分析，我们假设两组品酒员的评价结果无显著性差异，在给定显著性水平α=0.05的情况下使用配对样本t检验法来确定两组品酒员的评价结果有无显著性差异。

然后，依据两组品酒员评分的方差大小来确定哪一组更可信。

SPSS将根据T分布表给出t值对应的相伴概率值，如表1，即白葡萄酒和红葡萄酒的t值对应的伴随概率分别为P1=0.070，P2=0.088 ，在显著性水平为0.1的情况下拒绝原假设，即两组品酒师平评价结果有显著性差异。

用MATLAB计算两组品酒员评价结果的方差得到第一组和第二组的方差分别为a= 105.2289，b= 45.8341，即第二组评价结果的系统误差较小，则第二组更可信。

2 对酿酒葡萄进行分级2.1 分析为了简化数据，对于几组重复测量的数据，我们计算并选取了它们的平均值作为其所属的一级指标的数据。

SPSS软件在葡萄与葡萄酒理化指标的相关性分析中的应用

其中包括２７个酿酒红葡萄及葡萄酒样品，８个酿酒白葡萄２及葡萄酒样品．表２完全变量解释
收稿日期：０２一ｏ２１９一ｌ５
作者简介：何少芳（９０一）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
１２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ＳＳ１．件进行统计分析与数据处理．ＰＳ００软数据结果的主成分分析：采用统计分析软件ＳＳ１．ＰＳ００的ＤｔＲｄｃｏ的Ｆｃｏ分析；ａｅｕｔｎ中ａｉａｔｒ
何少芳，李梦祝
（湖南农业大学理学院，湖南长沙４０２）１１８摘要：利用ＳＳＰＳ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：２３Ｏ１文献标识码：Ａ文章编号：０８— ６ｌ２１）５— ０１— ４１０４８（０２００ｌ０
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

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
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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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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。

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

８．４５２２．２６８
１．５８７１－３１７
４９．７２０ｌ３－３４４９．３３３７．７４９５．９９６４．４４５２．６６２２．２９７
１．３Ｏ２
１应用实例
该案例ＫＭＯ值为０．７０２（见表１），属于比较适合范围，可
以采用主成分分析法。本文以ｌ８种白葡萄酒的氨基酸含量的数据为例（见表２），
表１ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ的检验
取样足够度的Ｋａｉｓｅｒ — Ｍｅｙｅｒ — Ｏｌｋｉｎ度
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关键词：氨基酸；ＳＰＳＳ软件；主成分分析中图分类号：ＴＳ２６２．６；０２４５文献标志码：Ａ文章编号：１００７ — ９８４Ｘ（２０１３）０５ — ００２６ — ０４
第５期
ＳＰＳＳ软件对葡萄酒中氨基ห้องสมุดไป่ตู้含量进行主成分分析评价的应用
・２７・
● ２３４５６７８
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２９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。

葡萄酒成分分析

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它公开的资料（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、期刊和其它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）：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）：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）：葡萄酒的评价摘要随着葡萄酒消费快速增加，葡萄酒渐渐进入越来越多人的视野，在中国葡萄酒消费呈现爆炸性的增长，但是中国对葡萄酒质量的鉴定制度还不够完善，多数葡萄酒企业也是刚刚起步,因此建立一套完整的葡萄酒质量评判标准体系显得尤为重要。

本文建立了t 检验模型,解决了评判差异;建立了多元线形回归模型,解决了葡萄等级分配;建立了层次分析改进模型,解决了理化指标对葡萄酒质量的影响。

针对问题一，首先通过统计学原理，运用spss软件对每一个葡萄酒样品的两组评分进行t检验，得出了两组品酒师在对葡萄酒的评分上存在着显著性差异，通过标准差变化得出对于白葡萄酒质量的好坏相对更难鉴定，而第二组标准差的增长速率明显低于第一组，所以第二组品酒师更可信。

spss案例葡萄酒分析

数学建模葡萄酒问题二的分析

数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例

2012年A题葡萄酒的评价(组员： 李浩、高卉、王伟伟)

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)

正文

培训内容3-SPSS在本科组赛题中的应用及典型赛题解析

2012数学建模A题---葡萄酒评价---国家奖

统计方法在葡萄酒质量分析中的应用

SPSS软件在葡萄与葡萄酒理化指标的相关性分析中的应用

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

数据分析方法在评价葡萄酒质量中的应用

spss整理（大题目）

基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价

葡萄酒评价——精选推荐

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案例葡萄酒分析

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

葡萄酒成分分析

2012年A题葡萄酒的评价(组员：李浩、高卉、王伟伟)

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)