基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型

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葡萄酒质量评价的多元统计分析模型

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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。

葡萄酒品酒员评价结果的统计分析模型

葡萄酒品酒员评价结果的统计分析模型[摘要]对于品酒员的评价是否有显著差异的问题，本文运用配对T检验法，采取“先总分—后项目分”的策略，对两组品酒员的评价结果进行检验，得出两组评价结果有显著性差异；对于评价结果可信度分析，本文综合运用标准差检验、肯德尔W系数检验以及品酒员打分均值的相关系数检验，得出第一组品酒员的评价结果更可信的结果。

[关键词]T检验；标准差检验；肯德尔W系数；相关系数针对2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题第一问，本文对其中两组品酒员评价结果的差异性、可信度做了如下统计分析。

1问题假设（1）品酒员评分是相互独立且不受外界因素影响的；（2）样本均为随机抽取，样本的容量足够大，符合统计学相关规律。

2模型的建立与求解2.1数据分析及处理分别按红葡萄酒和白葡萄酒两种类型对两组品酒员的评分进行分析。

其中，第一组红葡萄酒品尝评分中，样品酒20的4号品酒员二级指标色调数据缺失；第一组白葡萄酒品尝评分中，样品酒3的7号品酒员，样品酒8的9号品酒员在二级指标持久性的得分高于该项指标满分，显然是异常数据。

为尽可能还原真实数据，采用其他9位品酒员在该项指标平均值替代异常数据。

异常数据经过处理后分别为6，6，6（单位：分）。

2.2问题求解分析两组品酒员的评价结果有无显著性差异，若对数据进行变换，使分数尽可能反映葡萄酒的真实品质，必然会使两组品酒员的评分结果趋向一致，可能会导致本来具有显著性差异的原始数据经处理后变得无显著性差异。

故本文采用每组葡萄酒十位品酒员对同一样品分类指标打分求和得到总分相加取平均的做法，作为该组该样品的最终得分。

接下来，分别对同一类型的两组数据“配对T检验”，即用每一种葡萄酒二组的最终总得分进行配对T检验[原假设（H0）：没有显著差异性，备择假设（H1）：有显著差异性，检验水准：p=0.05]。

如果不通过检验，说明两组数据总体呈现显著性差异，反之，说明两组数据总体不呈现显著性差异，需要进一步对两组样品数据的一级指标求和取均值，逐一对其进行配对T检验，重复上述判断。

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用多元统计分析是一种对大量多变量数据进行统计分析的技术，由数据的统计学推断和形式模型的建立两部分组成，它的基本思想是描述、表达和分析数据之间的关系，以达到深入理解数据背后含义的目的[1]。

在葡萄酒品质评鉴中，多元统计分析可以捕捉到葡萄酒的多种品位特征及其复杂关系，从而更准确地预测品质。

评鉴葡萄酒的品质是一件复杂的事情，有时需要多个葡萄酒参数来评判一种葡萄酒的质量，而这些参数之间可能存在复杂的关系。

这一点可以通过建立多元统计模型来解决。

在多元统计模型中，可以对葡萄酒的台糖含量、酸度、游离氮、乙醇含量、挥发性酸含量、醇度、香气等作为多个变量，进行多变量分析，以便更深入地了解葡萄酒品质之间的复杂关系[2]。

在多元统计分析中，可以运用不同的统计技术来探索此类复杂关系。

有用的技术包括多元回归分析、主成分分析和聚类分析，其中所述的分析技术都可以用于预测葡萄酒品质的优劣。

例如，利用多元统计分析，可以通过观察葡萄酒的理化指标作为依据，结合不同的口感和气味特征，探讨并预测葡萄酒品质的潜在变化趋势[3]。

同时，多元统计分析还可以将葡萄酒品质与微生物组合研究相结合，以进一步了解葡萄酒差异程度，展示出复杂的范围和细节。

经过多元统计技术的分析，可以通过测量几个参数来预测葡萄酒品质，比如以台糖含量、酸度、游离氮、乙醇含量等参数的组合，来评价葡萄酒的质量是否优良，以及该葡萄酒是否有特殊口感和各种其他优势[4]。

因此，多元统计分析可以帮助酿酒者更加准确地评价葡萄酒的品质，以便更快更准确地获取最优质的葡萄酒产品。

综上所述，多元统计分析是一种帮助酿酒者更准确评价葡萄酒品质的有效技术，它通过识别葡萄酒的各项参数之间的复杂关系，可以更有效地预测和预测葡萄酒的品质。

同时，多元统计分析技术也可以结合微生物组合研究，以便更深入了解葡萄酒差异程度，使之更具特色。

因此，多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中具有重要的作用，值得酿酒者好好利用。

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。

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用葡萄酒品质评鉴是一项对于葡萄酒的质量评价，通过对葡萄酒的形状、颜色、气味、口感等特征进行定量的评价，而多元统计分析可以为葡萄酒品质评鉴提供有力的支持，多元统计分析以一般统计学方法为基础，集多变量、自变量的综合考量，从而对葡萄酒品质评鉴提供准确、客观的分析结果。

首先，多元统计分析可以用来评估葡萄酒品质，这是非常重要的，因为它能够定量地研究多种因素之间的相互影响和联系，从而更好地描述葡萄酒的品质，例如，多元统计分析可以计算出葡萄品质和产地之间的关系，也可以计算出葡萄、酿酒方法和葡萄酒品质之间的关系。

多元统计分析不仅可以为葡萄酒品质评鉴提供准确客观的分析结果，还可以挖掘和发现影响葡萄酒品质的各种因素，为准确评价葡萄酒品质、鉴定标准葡萄酒提供有力的支持。

其次，多元统计分析可以用来研究葡萄酒口味和品质的关系，通过多元统计分析可以从葡萄酒的口味中分析出葡萄酒的品质特征，从而识别出葡萄酒的品质等级，有助于加强消费者对具有特定口味的葡萄酒的购买信心。

此外，多元统计分析可以应用于葡萄酒产品开发，开发一款品质优秀的葡萄酒，就需要考虑一系列关键因素，而多元统计分析能够获得多变量和自变量间相互影响的关系，为匹配葡萄酒品质提供准确而客观的数据支持，从而有助于葡萄酒产品开发中开发出高品质的葡萄酒。

最后，多元统计分析还可以用于分析市场行为，由于消费者的偏好和行为会随时间的推移而发生变化，而多元统计分析能够更好地揭示消费者对葡萄酒品质的偏好及行为，从而可以更好地指导葡萄酒销售和营销策略，帮助葡萄酒企业获得更大的市场份额。

综上所述，多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中有着重要的作用，它能够有助于描述葡萄酒的品质，发现影响葡萄酒品质的因素，有助于研究和开发优秀的葡萄酒，以及分析市场行为，为提高葡萄酒的品质和企业的市场份额提供有力的支持。

基于统计学的葡萄酒评价数学模型

－1 －1 －1 －1 B = ∑22 记 A = ∑11 ∑12 ∑22 ∑21 ，则 ∑22 ∑11 ∑12 ， 2 Bb = λ2 b 其中 λ2 既是 A 又是 B 的特有 Aa = λ a， a 和 b 就是对应于 A 和 B 的特征向量。征根，
槡
α
T
∑ 11 a
槡
b T ∑ 22 b
研究分析葡萄酒质量只和部分指标的关联较大，所以我们去掉一些关联不大的指标。用关联较大的指标来表示出葡萄酒的质量。
· 20·
盐城工学院学报（自然科学版）
第 27 卷
r 检验法：与一元回归情形类似， x2 ， y 与 x1 ， …， x k 线性相关的密切程度也可用回归平方和 U 在总平方和 L yy 中所占的比例大小来衡量，定义Ｒ = U = L yy U U + Qe V） = ρ（ U， Cov（ U， V） = Var（ U）槡 Var（ V）槡 α
第 27 卷第 1 期 2014 年 03 月
盐城工学院学报（自然科学版） Journal of Yancheng Institute of Technology（ Natural Science r． 2014

葡萄酒的质量需随着人们生活水平的提高，求也相应的增加，因此葡萄酒的认证和质量评价也得到关注。对葡萄酒的质量评价，需要深入分析酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标、葡萄酒的质量之间的联系。因此本文根据三者的联系建立了葡萄酒质量评价的多元线性回归模型。
S2 则 V1 ， V2 ， 2 的自由度分别为 V1 与 V2 。若 F ＞ F 0 ． 5 ，差异不显著。差异显著；若 F ＜ F0． 5， V1 ， V2 ，（ 3 ）秩和检验将观察值由小到大排列，得到序列号，即秩次。再将秩次代替原始数据按要求进行秩和检验。 μB ，分别为两组葡萄酒评分的均值，在设 μA ， H1 ∶ μ A ≠ 水准 α = 0 ． 05 下检验假设： H0 ∶ μ A = μ B ， h 为检验结果。h = 0 表示 A 与 B 的总体差别 μB ，

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用自古以来，葡萄酒让人们感到美妙、神秘而又诱人。

葡萄酒不仅有著独特的风味和香气，也有着各种颜色和形状，让口感独一无二。

对于对酒有丰富知识和经验的熟酒师评鉴，使葡萄酒的品质得到了更加准确的检验。

随着科学技术的发展，多元统计分析已经成为识别葡萄酒品质的一种重要方法。

多元统计分析是一种统计学分析的方法，其中使用的多种变量，用于测量和比较一组对象中的多种特征。

它可以在不同的变量以及它们之间的统计关系方面，确定不同葡萄酒品质之间的差异。

多元统计分析中，用于研究葡萄酒品质的变量多种多样。

它们可以是酒精度，酸度及其他味道及色泽的杂音等等，往往也会包括品尝报告中的语言描述和视觉表现。

这些变量通过酿酒师的实际实验以及统计学分析来处理，从而实现利用不同统计数据进行葡萄酒品质评价。

因此，多元统计分析可以帮助人们从多方面更深入地评价葡萄酒，即，以描述语言来说，多元统计分析能够准确反映出酒的口感特征和风味，如，甜度、酸度、和它们之间的关系等。

此外，多元统计分析还可以准确预测葡萄酒的品质，而非仅仅凭借肉眼和味觉来进行评价。

该技术可以帮助酒评官有效地识别优质的葡萄酒，也可以有效地维护和传承葡萄酒的质量。

有了多元统计分析，品尝葡萄酒将更加准确，也将有助于加强品牌价值，从而保障消费者收获到最佳的饮用体验。

因此，多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用可以说是非常重要且有效的。

它能够准确反映出葡萄酒的口感，也有助于维护葡萄酒的质量，不仅提升了葡萄酒的品质，还为消费者提供了更高品质的饮用体验。

多元统计分析的运用将会在葡萄酒行业带来更多有效的变化。

基于多种统计分析模型的葡萄酒评价

基于多种统计分析模型的葡萄酒评价
毛园园
【期刊名称】《中国酿造》
【年(卷),期】2018(037)004
【摘要】以酿酒葡萄和葡萄酒为研究样本,基于二者的相关指标数据,利用统计产品与服务解决方案(SPSS)软件中的主成分分析法对酿酒葡萄的30个一级理化指标进行筛选,提取8个葡萄酒主要因子作为最终的主要理化指标,达到简化数据降低运算量的目的.运用Q类层次聚类分析法把酿酒葡萄的27个样品分为3类.运用统计分析系统(SAS)软件结合统计学中典型相关分析方法,以理化指标和芳香物质为数据基础,对酿酒葡萄与葡萄酒之间的联系进行研究,得到两两之间的线性关系以及指标整体间的线性相关性.
【总页数】5页(P159-163)
【作者】毛园园
【作者单位】东北石油大学数学与统计学院,黑龙江大庆 163318
【正文语种】中文
【中图分类】TS262.7
【相关文献】
1.葡萄酒质量的评价研究——基于多种数学模型的综合分析 [J], 刘婷
2.基于综合统计分析模型的葡萄酒评价问题探究 [J], 杨艺;李延来
3.基于统计学原理的白葡萄酒评价体系的研究 [J], 曹忠威;米津娇
4.葡萄酒品酒员评价结果的统计分析模型 [J], 罗贤晖;江从喜;洪翔
5.基于统计分析模型的葡萄酒评价 [J], 徐雨涵
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基于数据分析的葡萄酒评价模型

基于数据分析的葡萄酒评价模型摘要本文就葡萄酒的评价问题进行了分析研究，首先对所有评酒员的评分结果采用逐对比较法()1(2-≥=hn t hns hd ht hdα)和双样本t 假设检验法进行分析，然后对葡萄和葡萄酒的理化指标基本数据进行统计分析及无量纲化处理，再对其用主成分分析法(),,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ)、典型性相关分析法、多元线性规划分析法（[][]alpha X Y regress stats r b b ,,int,int,,=，int),(r r rcopht ）和TOPSIS 法（n j m i a a b mi ijijij ,,2,1,,,2,1,12===∑=）进行相关性分析，最后针对各个问题建立模型求解.针对问题一，我们首先利用EXCEL 对葡萄酒品尝评分表的分数数据进行处理，然后利用MATLAB 软件绘制出所有葡萄酒样品的分数曲线图，因为样本总体相同，i i y x -服从正态分布，采用逐对比较法得到两组红白葡萄酒综合评价的差值,确定出两组评分无显著性差异.再利用双样本t 假设检验方法判断最终得出第二组评酒员的评分结果更可信.针对问题二，我们首先利用EXCEL 及MATLAB 软件对附件二指标总表中的一、二级指标数据分别进行处理，然后利用主成份分析法，用贡献率（),,2,1(1p i pk ki=∑=λλ）对各主成分加权求和，得到样本总得分，由于我们在问题一中已得出第二组评酒员的评分结果更可信，故设样本总得分与第二组数据符合二八原理，计算得到一组综合分数，最终分析确定红葡萄可分为五个等级，白葡萄可分为六个等级.针对问题三，我们首先对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标数据进行预处理，提取两个有代表性的综合变量，再利用典型性相关分析处理得到两组指标之间的整体相关性联系，呈现出对应相关关系.针对问题四，由于在问题三中已得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间存在着整体相关关系，我们首先对附件二指标总表中的数据进行无量纲化处理，然后采用多元线性回归分析得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量(分数)的线性相关关系，最后利用TOPSIS 法论证确定出不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.关键字 t 假设检验无量纲化主成分分析典型性相关分析多元线性规划分析一问题提出1.1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.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？1.2 问题分析问题要求我们通过研究葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标以及葡萄酒的品尝评分，分析评价结果的差异性、可信度，以及酿酒葡萄对葡萄酒质量之间的影响，说明酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系，确定是否能用葡萄酒和葡萄的理化指标来评价葡萄酒的质量.问题一，根据附件一中两组品酒员对红白两种葡萄酒的评分，利用逐对比较法得出hd,bd,hs,bs,hd,bd,再得出btht,值，在利用双样本均值差t检验法得出两组评价结果有无显著性差异，再对所得数据进行双样本t假设检验方法判断哪组更可信.问题二，根据附件二中酿酒葡萄的理化指标，先对每种含量进行求和再平均，（见附录三表三、表四），然后利用主成分分析法，得出所有成分中的主成分、特征值特征向量以及主成分得分等，最后利用贡献率对主成分得分加权，得出一组得分，将总得分与附件一中二组的数据根据一定的比例进行加权计算，得到总得分，对总得分进行排序，就得到了酿酒葡萄的分级.问题三，针对本问题，先提取两组变量中具有代表性的数据，利用典型性分析，对这些数据建模求解，得到一个整体的相关性.反应酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系.问题四，因为酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间有联系，所以在考虑他们对葡萄酒质量影响时，可以把它们两个综合起来考虑对葡萄酒质量的影响，即希望能建立一种关系，所以用多元线性回归分析，这样便能得出它们对葡萄酒的质量有否影响.二模型假设1、假设题目所给数据真实可靠.2、假设每组评酒员品的是同一样酒.3、假设附件一中评酒员的评价结果反映了葡萄酒的质量.4、假设葡萄酒样品和葡萄酒一一对应，例如27号红葡萄酒是由27号红葡萄生产而来.5、假设二级指标影响很小，我们可以忽略它的影响.6、不考虑因个人口味、爱好不同对葡萄酒打分的影响，不考虑因环境等不同对葡萄酒和葡萄理化指标的影响.三符号说明x:第一组得分.y:第二组得分.hx:第一组每位品酒师对每个红酒样品各个方面评分的和，即综合评价.bx:第一组每位品酒师对每个白酒样品各个方面评分的和，即综合评价.hy:第二组每位品酒师对每个红酒样品各个方面评分的和，即综合评价.by:第二组每位品酒师对每个白酒样品各个方面评分的和，即综合评价.hd:两组红葡萄酒综合评价的差值.bd:两组白葡萄酒综合评价的差值.hs:hd的标准差.bs:bd的标准差.hd:hd的平均值.bd:bd的平均值.hn:红葡萄酒样品个数，即27.bn:白葡萄酒样品个数，即28.四模型建立与求解问题一1、数据处理利用附件一中的数据，求出每个评酒员对每个酒样评价的综合评分，用MATLAB 对这些数据进行处理，见附录三（表一，表二）.2、模型建立我们首先考虑对每个样品的十个综合评分求平均值，用MATLAB作图（见下图），结果不能判断有无显著性差异.然后采用逐对比较法，以红葡萄酒为例：红葡萄酒共有27对相互独立的观察结果：),(,),,(),,(27272211hy hx hy hx hy hx ，令272727222111,,,hy hx hd hy hx hd hy hx hd -=-=-= ，则2721,,,hd hd hd 相互独立，又由于2721,,,hd hd hd 是有统一因素所引起的，可认为他们服从同一分布.今假设i hd ～),(2hd hd N δμ，27,,2,1 =i .这就是说2721,,,hd hd hd 构成正态总体),(2hd hd N δμ的一个样本，其中2,hd hd δμ未知.我们需要基于这一样本检验假设：（1）;0:,0:10≠=hd hd H H μμ （2）;0:,0:10〉≤hd hd H H μμ (3) ;0:,0:10〈≥hd hd H H μμ分别记2721,,,hd hd hd 的样本均值和样本方差的观察值,hd 2hd s .检验问题（1），（2），（3）的拒绝域分别为（显著性水平为α）：)1(2-≥=hn t hns hd ht hdα，)1(-≥=hn t hns hd ht hdα， )1(--≤=hn t hns hd ht hd α.现在回过来讨论本例的检验问题.先做出同一试块分别由y x h h ,测得的结果之差.按题意需检验假设;0:,0:10≠=hd hd H H μμ现在4786.2)26()26(,27005.02===t t h n ε即知拒绝域为4786.2≥=hns hd ht hd.若4786.2〈ht ，则t 的值不落在拒绝域内，故接受0H ，认为两组对红葡萄酒的评分无显著性差异，反之则反. 3、模型求解利用逐对比较法（程序见附录二附件一），求出ht 与bt （见图1），在α=0.01下进行t 分布的显著性分析，得出两组评酒员的评价结果无显著性差异，再对数据进行双样本均值差t 检验法（见图二），结果得出二组更可信.问题二1、数据分析首先对附件二酿酒葡萄的理化指标进行数据处理（见附录三表三、表四） 2、模型建立1）计算相关系数矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=pp p p p p r r r r r r r r r R 212222111211... （1） ij r （p j i ,...2,1,=）为原变量的i x 与j x 之间的相关系数，其计算公式为∑∑∑===----=nk nk j kj i kij j k nk i ik j i x x x xx x x xr 11221)()()()( （2）因为R 是是对称矩阵（即i j j i r r =），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可. 2）计算特征值与特征向量首先解特征方程0=-R I λ,通常可用雅可比法（Jacobi ）求出特征值),,2,1(p i i =λ，并使其按顺序大小排列，即0...,321≥≥≥≥p λλλλ；然后分别求出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =.这里要求,1=即∑==pj ij e 121，其中ij e 表示向量i e 的第j 个分量.3）计算主成分贡献率及累计贡献率主成分i z 的贡献率i α为),,2,1(1p i pk ki=∑=λλ累计贡献率为),,2,1(11p i pk kik k=∑∑==λλ一般取累计贡献率达85-95%的特征值m λλλλ,,,,321 所对应的第一、第二、第)(p m m ≤个主成分. 4）计算主成分载荷量其计算公式为),,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ （3）得到各主成分的载荷后，利用特征向量，得到各主成分的得分⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nm n n m m z z z z z z z z z Z 212222111211 （4）5）主成分分析用于系统评估利用主成分p z z z ,,,21 做线性组合，并以每一个主成分i z 的方差贡献率i α作为权数，构造一个综合评价函数p p z z z y ⋅++⋅+⋅=ααα 2211 （5）也称y 为评估指数，依据对每个样品得出的y 值进行分级. 3、模型求解利用MATLAB 编写程序，得出y 的值.(程序见附录二附件二) 得出的y 值越大说明酿酒葡萄的质量越高，葡萄酒质量的衡量用附件一中二组的数据（由题一知二组比一组更可靠），利用二八原理得出葡萄酒和酿酒葡萄的综合得分（见附录三表五），找出最大值max ，最小值min ，组距6min)(max -=d ，红葡萄酒得出5个小区间，划分为5个等级，白葡萄酒得出6个小区间，划分为6个等级，划分等1、数据分析在两组变量中提取有代表性的两个综合变量，对综合变量进行标准化处理（见附录二附件三），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性.2、模型建立本模型对两组指标酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标作典型相关分析.其中，酿酒葡萄指标：211,,A A葡萄酒的理化指标：3022,,A A第一步，计算相关系数阵3030)(⨯=ij r R ，具体结果见附录表1A 2A … 29A 30A⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------0000.13113.02401.03680.03113.00000.13486.01073.02401.03486.00000.11097.03680.01073.01097.00000.1302921A A A A 第二步，典型相关系数及其检验，将酿酒葡萄指标和葡萄酒的理化指标数据经过整理利用 MATLAB 软件的canoncorr 函数进行处理，得出如表1所示结果：由表1可知，前6个典型相关系数均较高，表明相应典型变量之间密切相关.进行相关系数的2χ统计量检验确定典型变量相关性的显著程度，比较统计量2χ计算值从上表得知这9对典型变量均通过统计量检验，表明相应典型变量之间相关关系显著，酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间有相关联系.第三步：典型相关模型由于原始变量的计量单位不同，不宜直接比较，本文采用标准化的典型系数，给出典型相关模型，如公式⑴～⑹所示⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++++=++++++++++++-=302928272625242322121201918171615141312111098765432110.1859A -0.1243A 0.8060A0.9033A - 0.1438A 0.7253A 1.1161A -0.5222A 0.9882A V0.2576A - 0.6898A 0.6145A 0.3881A 0.8054A -0.9221A -0.0797A 0.8424A 0.1035A-0.1112A 0.6588A 0.5552A - 0.6333A - 0.8875A 2.1858 -0.53080.07880.53010.0333- 0.14192666.0 A A A A A A A U ⑴ ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧++++++=++++++++=302928272625242322221201918171615141312111098765432120.3811A 1.0582A 1.9635A0.7222A 0.6133A - 1.1626A -2.8979A 1.2812A - 0.5658A V0.2346A 0.2256A -0.1844A 0.1093A 0.0087A -1.4993A 0.1513A 0.7407A - 0.6954A-0.6504A - 0.3317A - 0.1804A - 0.0854A - 0.6617A -0.7315 0.2775 0.4173- 0.0114 0.0908- 0.8853-0.1777 A A A A A A A U ⑵ ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+-+++=+++++-+++++=302928272625242322321201918171615141312111098765432130.6108A 1.1652A -0.2270A0.2647A 0.5229A 0.4005A 1.3208A -0.3465A -0.0115A V0.7740A 0.0768A 0.1494A - 0.5894A 0.7736A 0.8003A 0.0571A 0.0390A -0.1631A - 0.1316A 0.3281A - 0.3523A - 0.5051A 0.7135A -1.9691 1.6219-0.6603 1.1176-0.4611- 0.0626 -0.1341A A A A A A A U ⑶ ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-++++=++++++++++++=302928272625242322421201918171615141312111098765432140.8632A - 0.6128A -2.1413A0.3405A 0.1296A 0.1725A 1.7119A -1.1137A 2.7421A - V0.4821A 0.2111A -0.0337A - -0.4764A 0.8511A - 3.8525A -0.4394A -0.8279A 0.7593A 1.6148A 1.4068A 0.0829A 0.4232A -1.5406A 2.0668 -0.90220.17060.2461-0.5411 0.1621-0.0964A A A A A A A U ⑷ ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+++=+++++++++++=302928272625242322521201918171615141312111098765432150.9032A -0.5843A -1.5873A0.0911A - 0.1586A 0.1056A 1.3940A 1.8497A -1.4755A - VA 0.2073 0.0210A 0.6044A - 0.1196A - 0.8591A 0.2084A 0.2593A -0.1736A - 0.7033A - -0.3871A - 0.0474A 0.1275A - 0.3342A 0.0629A - 1.6602 -1.22400.1262 0.3456- 0.4287- 0.2810 -0.0774A A A A A A A U ⑸ ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-++=+++++++++++++=302928272625242322621201918171615141312111098765432160.0113A - 0.2930A -1.2336A 0.5983A 0.6340A 1.1863A -1.1943A -0.1001A -0.1006A V1.1199A 1.6234A -0.5710A - 0.4459A 1.2038A 1.1480A -1.0176A -0.2293A 0.1792A0.1712A 0.4702A 0.3912A 0.8888A 0.0378A - 1.1037 2.3197-0.59180.4889-0.2723 0.3094 0.3201- A A A A A A A U ⑹ 3、结果分析由公式⑴典型相关方程可知，酿酒葡萄的主要指标是7A ,8A ,14A ,16A ,17A ,说明酿酒葡萄中影响葡萄酒理化指标的主要因素是总酚(7A )、单宁(8A )、PH(14A )、干物质含量(16A )、果穗质量(17A )，葡萄酒的第一典型变量1V 与22A ,24A ,27A ,28A 呈高度相关；根据公式⑵典型相关方程，2A (花色苷)是酿酒葡萄的主要因素，葡萄酒的第二典型变量2V 与23A ,24A ,25A ,28A ,29A 呈高度相关；公式⑶中酿酒葡萄的主要指标是6A ,7A ,16A ,葡萄酒的第三典型变量3V 与24A ,29A 呈高度相关；公式⑷酿酒葡萄的主要指标是6A ,7A ,8A ,11A ,12A ,14A ,17A ,葡萄酒的第四典型变量4V 与22A ,23A ,24A ,28A 呈高度相关；公式⑸酿酒葡萄的主要指标是6A ,7A ,葡萄酒的第五典型变量5V 与22A ,23A ,24A ,28A 呈高度相关；公式⑹酿酒葡萄的主要指标是15A ,16A ,17A ,20A ,21A ，葡萄酒的第六典型变量6V 与24A ,25A ,28A 呈高度相关.由于第一组典型变量信息比重较大，所以总体上酿酒葡萄与葡萄酒主要理化高度相关的主要指标是7A ,6A ,16A ,17A ,8A ,14A ,2A ,11A ,12A ,14A ,15A ,20A ,21A ，反映葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄高度相关的指标为22A ,23A ,24A ,25A ,27A ,28A ,29A .问题四1、模型建立[][]alpha X Y regress stats r b b ,,int,int,,= int),(r r rcophtn j m i aa b mi ijijij ,,2,1,,,2,1,12 ===∑=程序见附表二附件，残差图见附录一图三、图四. 2、结果分析以红葡萄酒为例 2997.5;5148.7010==ββ y =70.5148+5.29971x ,9842.02=r ;(越接近于1，回归效果越显著) 05.00255.0≤=p ，回归模型成立.从残差图可以看出，除第8,11,20三个数据外,其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型y =70.5148+5.29971x ,能较好的符合原始数据，而这三个个数据可视为异常点. 同理，白葡萄的多元线性回归成立. 用TOPSIS 法，对能否用葡萄酒和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量进行分析，（1）用向量规划化的方法求得规范决策矩阵。

基于统计分析模型的葡萄酒评价

Y1 = a11X1 + a12 X 2 + ⋯a1p X p Y2 = a21X1 + a22 X 2 + ⋯a1p X p Yp = ap1X1 + a p2 X 2 + ⋯a pp X p
（2）
这些主成分之间互不相关，即 i ≠ j 时，
由此可知，对葡萄酒 t 检验统计量满足
t ＞t1−α (r − 1) ，拒绝原假设，即认为两组评酒员对 2
葡萄酒的评分有显著性差异，即所选数据在统计意义上具有有效性。
对于葡萄酒评分，可求得第 1 组的标准差系数为： Z1=0.068，第 2 组的标准差系数为：Z2=0.042。经比较可得 Z2 ＜ Z1，所以第 2 组的评价结果更加可靠。
1 评价结果的 t 检验
数据来源于文献 [3]，每组 10 名评酒员对同一样品进行打分，取其平均值，即为该葡萄酒样品的最终得分。计算出两组评酒员对 28 种葡萄酒样品的评分，见表 1。
表 1 评酒员对葡萄酒评分的平均值表
样品号 X
Y
样品号
X
Y
1
82.0
77.9
15
72.0 77பைடு நூலகம்1
2
74.2
10 74.3 79.8
24
75.9 77.4
11 72.3 71.4
25
73.3 76.1
12 63.3 72.4
26
77.1 79.5
13 65.9 73.9
27
81.3 74.3
14 81.3 79.6
28
64.8 77.0
假设第 1 组和第 2 组葡萄酒得分 X 和 Y 均满足正

基于多元统计分析方法的葡萄酒评价问题研究

数据，我们认为其为输入错误，因此可将其定为２２６．１；
。
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
（４）因为问题２＇４都涉及到理化指标数据的运用。又因所以必须先对附件２、３中的数据进酒葡萄的好坏一般与所酿葡萄酒的质量有直接的关联，葡萄为各种指标的量纲不一同，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行标准化处理．标准化处理的公式为：
囝困圈
基于多元统计分析方法的葡萄酒评价问题研究
孙明未
（南京信息工程大学经济管理学院，江苏南京２１００４４）
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。（２）不考虑葡萄酒酿酒工艺的差异，即可认为选取的葡
综上所述，对中小企业金融服务需求满足缺口较大的问题是复杂和多方面的。因此，商业银行尤其是中小股份制商业银行关键在于坚持准确的市场定位。建立适合中小企业的金融服务标准、流程和制度，让中小企业客户获得便捷、高效
金融服务的同时．实现商业银行自身业务经营转型和持续稳
ｓｈｔｍｌ，２０１３－３ — １５．

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

刘兵兵，宋帝
（安庆师范学院数学与计算科学学院，安徽安庆２４６１３３）
摘
要：本文针对２０１２全国大学生数学建模竞赛Ａ题，分析了葡萄洒质量人工品尝存在的不足，进而对若干种葡
萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理，利用Ｋ — ｗ检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和自葡萄酒第一组的质量评价更为可信；通过相关性分析筛选芳香物质的成分，运用ＴＯＰＳＩＳ方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级．对理化指标两独立样本进行Ｍａｎｎ — ＷｈｉｔｎｅｙＵ检验；最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化
为多个独立总体的分布没有显著差异。如果各样
本的平均秩相差很大，则拒绝零假设，不能认为多个独立总体的分布无显著差异。
２０１４年ｌ２月
第２Ｏ卷第４期
安庆师范学院学报（自然科学版）
ＪｏｕｎｒａｌｏｆＡｎｑｉｎｇＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｇｅ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
中国葡萄酒已从初级阶段进入发展阶段 … ，
葡萄酒企业规模和数量不断扩大，已形成了完整
值差别不大，所以认为采用均值替换法来处理缺
失数据是可行的。１．２异常数据的修正

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型_朱家明

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型第２期朱家明等：
３
同理分析，剔除第２组白葡萄酒的结果中６，用其他７位评酒员的均值作为该８，９等３位评酒员的打分，样品酒的质量指标．最后获得红白葡萄酒的可信的评价结果．
ห้องสมุดไป่ตู้
３酿酒葡萄的分级
表明这２个小组的评价结２个评红葡萄酒小组之间的显著性检验Ｐ＝０．０１５＜０．０５，从表１可以看出，表明这２个小组的评价结果果存在显著差异性．２个评白葡萄酒小组之间的显著性检验Ｐ＝０．０３１＜０．０５，也是有差异的．接下来需要进一步讨论哪组的可信性更高．２．３２组评酒员评价结果的可信性分析首先，以评酒小组为研究单位，分别比较２组葡萄酒质量评价数据的方差大小，方差小则表明该组１０个差别小、小组总体趋于稳定，因此选择该评酒小组来评价葡萄酒的质量是可信评酒员对葡萄酒的评价相近、的，反之亦然．使用Ｅ如图１、图２所示．对比可见无论是红葡萄酒ｘｃｅｌ软件求２组数据的方差并绘制折线图，第２组的整体方差明显小于第１组，这表明第２组的１第２组可还是白葡萄酒，０个评酒员打分的差距较小，信度更大．
１数据来源与模型假设
１．１数据来源本文数据来源自２在建模前已对数据中的错误数０１２年高教杯大学生数学建模比赛Ａ题的３个附件，据做了必要和合理的修正．１．２模型的假设））假定所有评酒员对葡萄酒的评价标准是一样的；假定同一编号的葡萄样品与葡萄酒是相互对应的；１２））假定葡萄酒质量与酿酒葡萄的质量相匹配，即好的葡萄对应好的葡萄酒；假定附件中指标值为０的含量３４）、、、均少于万分之一；假设所有数据来源科学真实准确可靠５．

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。

基于统计学原理对葡萄酒质量的评价与研究论文

基于统计学原理对葡萄酒质量的评价与研究摘要葡萄酒的评价涉与原料、加工、主要成分比重等多方面因素，本文旨在运用统计学原理对葡萄酒质量进行必要的讨论和研究。

问题一根据题目已给出的数据，运行SPSS 18.0软件，对每款葡萄酒在每个评酒小组中的总体评分和四个大项（外观、香气、口感、平衡）评分均分别进行配对样本T检验，用以分析两个小组的差异性，运行结果显示无论是总体还是单项，两小组均存在显著性差异（见表3）。

随后通过方差分析的方法，比较两个小组部对各款葡萄酒评分的方差。

最终，得到结果第二组平均方差小于第一组（见表11），说明第二组更为可靠。

问题二，首先采用最小均方差法对酿酒葡萄的理化指标进行筛选。

随后，用主成分分析法确定保留下来的指标间的权重。

接下来，将指标记性无量纲处理，并结合其权重得到酿酒葡萄的理化性质得分(G)。

最后，根据该得分将酿酒葡萄进行聚类，同时结合葡萄酒质量的分级确定酿酒葡萄的等级。

计算结果显示，红葡萄方面，“优等”包括2号样品等五种；“良等”包括4号样品等十三种；“中等”1号样品等九种。

白葡萄方面，“优等”包括4号样品等六种；“良等”包括1号样品等十三种；“中等”2号样品等九种。

且从红（白）酿酒葡萄分级和红（白）葡萄酒的质量分级的符合度77.8%(81.4%)来看，两种分类分级均有相似的结果的，说明本模型对酿酒葡萄的分级效果良好。

问题三首先运用SPSS 18.0软件分别计算酿酒葡萄和葡萄酒理化指标的相关系数，除去部分相关性较高的指标。

然后，对剩余指标进行典型相关性分析，通过比较不同指标间的典型相关系数确定酿酒葡萄和葡萄酒理化指标的联系。

问题四，对葡萄酒的理化指标运用最小均方差法筛选部分指标。

同时结合问题二中筛选的酿酒葡萄的理化指标，运用SPSS 18.0软件构建这些指标与葡萄酒质量（第二组评酒员的总体评分）之间的线性回归方程。

最终得到回归方程如下：红葡萄酒： 1143-421-40.340.12104.10.3104.63X X X X X M +⋯++⨯++⨯=白葡萄酒： 11543210.340.16-0.190.030.530.02X X X X X X M +⋯++++=运行的结果来看，红（白）葡萄酒的可决系数分别为0.595和0.570，回归方程的拟合效果一般。

葡萄酒质量评价的多元统计分析模型文档

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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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）：13224010所属学校（请填写完整的全名）：湖北科技学院参赛队员(打印并签名) ：1. 黄磊2. 李晓香3. 刘勇为指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：钟绍军周志明日期： 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）：葡萄酒质量评价的多元统计分析模型摘要葡萄酒质量评价通常是根据评酒师的感官指标得分进行评价的，这种方法有很强的主观性，很难得到一个较为可信的结论。

通过对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行检测并据此进行葡萄酒质量的评价，已经逐步被社会所采纳。

本文针对给定的酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标，综合应用统计分析的基本方法研究了理化指标之间的因果关系，得出了通过理化指标进行葡萄酒质量鉴定的一般方法。

问题一，评酒员给出的分数主要受到葡萄的品种、样本个体差异、不同组别、不同评酒员等因素的影响。

我们分别用每个评酒员对外观、香气、口感、整体评价和总分五个指标对上面四个主要因素进行方差分析，找出评酒分数差异的主要来源，从而可以判断两组评酒员之间是否有显著性差异。

葡萄酒评价数学建模matlab

葡萄酒评价数学建模matlab摘要：一、引言二、葡萄酒评价的数学模型三、数学建模在葡萄酒评价中的应用四、MATLAB 在葡萄酒评价数学模型中的实现五、结论正文：一、引言随着生活水平的提高，人们对葡萄酒的需求也逐渐增加。

葡萄酒的质量评价成为了一个重要的问题。

传统的葡萄酒评价方法通常依赖于评酒师的主观感受，这种主观性较强的评价方式存在着一定的局限性。

因此，借助数学模型对葡萄酒进行客观评价成为了研究的热点。

本文将介绍葡萄酒评价的数学模型，以及如何利用MATLAB 实现这些模型。

二、葡萄酒评价的数学模型葡萄酒评价的数学模型主要包括以下几种：1.基于理化指标的评价模型：通过分析葡萄酒的理化指标，如酒精度、酸度、单宁等，建立数学模型，从而对葡萄酒的质量进行评价。

2.基于多元统计分析的评价模型：利用多元统计分析方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，对葡萄酒的感官指标进行降维处理，从而实现葡萄酒的客观评价。

3.基于人工神经网络的评价模型：通过训练神经网络，建立葡萄酒感官指标与质量之间的映射关系，实现对葡萄酒的评价。

三、数学建模在葡萄酒评价中的应用数学建模在葡萄酒评价中的应用主要体现在以下几个方面：1.提高评价的客观性：数学模型可以减少评价过程中主观因素的影响，提高评价的客观性。

2.提高评价的效率：利用计算机程序进行数学建模，可以大大提高评价的效率。

3.促进葡萄酒产业的发展：通过数学建模，可以对葡萄酒的质量进行更加精确的评价，有利于促进葡萄酒产业的发展。

四、MATLAB 在葡萄酒评价数学模型中的实现MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和数据分析的软件，可以方便地实现葡萄酒评价数学模型。

以下是一个简单的示例，基于MATLAB 实现多元统计分析的葡萄酒评价模型：1.收集葡萄酒的感官指标数据，如香气、口感、色泽等。

2.利用MATLAB 中的PCA 函数对感官指标数据进行降维处理，得到主成分得分。

3.根据主成分得分，利用MATLAB 中的LDA 函数建立葡萄酒质量的分类模型。

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型
朱家明;芮俊峰;李小薇;汪金兵
【期刊名称】《太原师范学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(012)002
【摘要】针对葡萄酒质量好坏的评价问题进行综合分析,依据所给条件和数据,综合运用多元统计分析法中的概率论、非参数检验、主成分分析、聚类分析、多元回归的知识,建立了秩和检验、典型相关分析等多个模型,讨论并研究葡萄酒的评价系统、酿酒葡萄的分级、葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系等相关问题.使用SPSS 19.0
和MATLAB 7.0软件求解并得出相应结果,综合运用定性与定量分析法对模型进行检验,最后对模型做简要的评价和推广.
【总页数】6页(P1-6)
【作者】朱家明;芮俊峰;李小薇;汪金兵
【作者单位】安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030;安徽财经大学
统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030;安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌
埠233030;安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030
【正文语种】中文
【中图分类】O212
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