A题 关于葡萄酒数据的分析与建模 摘要
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。
数学建模葡萄酒评价问题
数学建模葡萄酒评价问题葡萄酒作为一种重要的饮品，在许多场合都扮演着重要的角色。
但在选择和鉴赏葡萄酒时，往往需要一定的专业知识和经验。
如何评价葡萄酒的品质，成为一个重要的问题。
通过数学建模，可以对葡萄酒评价问题进行深入研究。
一、葡萄酒评价的一些基本概念在对葡萄酒进行评价时，我们需要了解一些基本概念。
其中有几个核心概念，包括：1.口感：葡萄酒口感主要包括甜度、酸度、单宁和酒精度四个方面。
其中，甜度和酸度是相反的两个方面，而单宁和酒精度则是影响葡萄酒深度和复杂度的关键因素。
2.香气：葡萄酒香气是葡萄酒评价中非常重要的部分，其中包括了果香、花香、木香等多种因素。
3.口感平衡度：葡萄酒口感的平衡度是评价葡萄酒品质的重要指标，它包括了口感中甜度、酸度、单宁和酒精度四个因素之间的和谐程度。
二、对葡萄酒品质的数学建模通过对葡萄酒的评价指标进行分析和量化，我们就可以建立一种数学模型，来对葡萄酒的品质进行评价。
其中的一些关键步骤包括：1.建立评价指标的量化模型：通过对葡萄酒评价指标的分析，我们可以建立相应的量化模型。
例如，将单宁的口感评价量化为0-10分，将香气的评价量化为0-5分等等。
2.确定评分标准：针对不同类型的葡萄酒，我们可以设定相应的评分标准。
例如，某种类型的葡萄酒，其平衡度得分要高于80分，香气得分要高于90分等等。
3.对葡萄酒样品进行测量和评分：在具体的评分过程中，我们需要对葡萄酒样品进行测量和评分，以得出相应的评价分数。
三、葡萄酒品质的数据分析通过对大量葡萄酒样品的评价数据进行收集和整理，我们可以进行相应的数据分析，以得到一些关于葡萄酒品质的重要结论。
例如：1.不同类型的葡萄酒在各项评价指标上存在差异。
例如，红葡萄酒相对白葡萄酒来说，具有更重的单宁和更鲜明的果香和木香。
2.葡萄酒品质在不同地区和不同产年之间也存在差异。
例如，同一品种的葡萄，在不同地区以及不同产年中，会产生明显的差异。
3.葡萄酒品质和价格之间的关系并不一定单调。
2012数学建模葡萄酒题目讲解
2012数学建模葡萄酒题目讲解在2012年的数学建模比赛中，有一道备受关注的题目就是关于葡萄酒的数学建模。
这道题目涉及到葡萄酒的产区选择、种植和酿造等方面，需要运用数学建模的方法来进行分析和解决问题。
在本文中，我将深入讨论这个主题，探索葡萄酒的数学建模问题，并共享我对这个主题的个人观点和理解。
1. 葡萄种植区位选择在葡萄酒的生产过程中，选择适合葡萄种植的区位至关重要。
这涉及到气候、土壤和地形等多个因素的综合考量。
在数学建模中，可以运用气象学、土壤学和地理信息系统等知识，通过建立数学模型来评估不同区域的适宜度，以帮助决策者做出更科学的选择。
2. 葡萄种植面积和产量预测对于葡萄的种植面积和产量预测也是葡萄酒生产中的重要问题。
通过收集历史数据、分析趋势和建立数学模型，可以预测未来葡萄种植面积和产量的变化，帮助生产者做出合理的规划和安排。
3. 葡萄酒酿造过程优化除了种植阶段，葡萄酒的酿造过程也可以通过数学建模来进行优化。
控制发酵温度、调整酒精度和控制酿造时间等因素都可以通过建立数学模型，进行科学的控制和调整，以确保葡萄酒的质量和口感。
4. 葡萄酒市场需求预测对葡萄酒市场需求的准确预测也是葡萄酒生产过程中至关重要的一环。
通过收集市场数据、分析消费者趋势和建立数学模型，可以预测未来市场对不同品类和品质葡萄酒的需求量，帮助生产者进行合理的生产和销售规划。
总结回顾通过以上的讨论，我们可以看到在葡萄酒生产过程中，数学建模可以发挥重要作用。
从区位选择到种植面积和产量预测，再到酿造过程优化和市场需求预测，都可以通过数学建模来进行科学分析和解决问题。
这不仅可以提高生产效率，减少生产成本，还可以提升葡萄酒的质量和口感，满足市场需求。
个人观点和理解在我看来，葡萄酒的数学建模不仅仅是生产者和科研工作者的事情，也是一个跨学科的合作过程。
数学建模需要运用多学科知识，如地理学、气象学、统计学和市场学等，跨学科的合作可以为葡萄酒生产带来更多可能性。
关于葡萄酒问题的数学建模综述
葡萄酒评价模型摘要本文讨论了葡萄酒的评价问题。
对问题一，分别求出两组评酒员对各葡萄酒样品的平均评分，通过SPSS软件对同一类酒的两组得分进行T检验，检验结果表明两组评酒员的评价结果有显著性差异。
再建立评酒员和样品葡萄酒得分的典型相关分析模型，运用MATLAB 求解，以样品葡萄的得分与评酒员的相关系数越大评分越不可信为依据，得出第二组的评分更可信的结论。
对问题二，以第二组的评分为准，对葡萄酒的质量进行排序，得出排序向量，对酿酒葡萄中各个理化指标进行排序，得出排序矩阵，排序向量与排序矩阵的各列进行点乘，得到葡萄酒质量与酿酒葡萄中各个理化指标的内积，以此内积作为葡萄酒的质量与酿酒葡萄中各个理化指标的相似度指标，选出相似度较高的五项指标作为酿酒葡萄分级的参考指标。
根据参考指标对酿酒葡萄进行分级，分别得出了依香气、口感、外观进行分级的酿酒葡萄分级结果(见表五，表六)。
对问题三，建立非线性回归模型，讨论酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系。
将葡萄和葡萄酒的理化指标进行无量纲化处理，利用最短距离法，选出葡萄理化指标中对葡萄酒理化指标影响最大的五项作为回归自变量，以葡萄酒的理化指标为回归因变量，运用MATLAB求解得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的4次函数关系式（见表七,表八）。
对问题四，建立酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的多重T检验模型。
应用SPSS软件进行T检验，通过检验结果所体现出的向量整体差异程度表明，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量影响较大，故可以用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒质量。
关键词理化指标；T检验；典型相关系数；回归模型；葡萄酒评价一、问题重述由于葡萄酒不仅饮用口感佳，而且还具有延缓衰老、滋补养颜、预防心脑血管病、预防癌症等功效，因而受到越来越多人的亲睐。
葡萄酒厂在对葡萄酒质量进行鉴定时，一般是通过聘请一批有专业知识和资质的评酒员对葡萄酒进行品评。
每名评酒员品评后会根据评判标准对所品葡萄酒进行打分，然后求其所有评酒员的打分之和，从而确定葡萄酒的质量。
数学建模 葡萄酒评价模型
A题葡萄酒的评价摘要随着我国葡萄酒业的逐步发展，葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大，葡萄酒的质量成为大家越来越关心的话题，本文旨在建立数学模型评价葡萄酒和酿酒葡萄的质量。
针对问题一，在对两组评酒员的评价是否存在显著性差异的问题中，首先用2 拟合检验法验证了两组评酒员的评价结果都服从正态分布，并对两组评酒员的评价结果进行了F检验和t检验，发现两组评酒员对于红葡萄酒和白葡萄酒的评价结果均存在显著性差异，通过方差分析法处理，发现第二组评酒员的评分方差更小，故评价结果均衡度更好,其结果可信度更大。
针对问题二，我们利用置信区间法计算出可信区间，再结合酿酒葡萄的理化指标和可信组评酒员的打分所刻画的葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行分级，用Q型聚类分析的方法将红，白葡萄酒和酿酒葡萄各分成了5类，然后对分好的葡萄类所酿造的葡萄酒进行统计，得到各类葡萄所对应的级别。
针对问题三，我们分析了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，运用主成分分析的方法，从酿酒葡萄的30个指标中提取出了12个主要成分，进而通过逐步回归的方法建立起酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标联系的模型。
但主成分法去掉了一部分数据，我们有用最小二乘法进行。
针对问题四，利用最小二乘法建立多元线性回归模型分析葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，利用spss软件求出自变量与因变量间的相关系数为0.138，拟合线性回归的确定性系数为0.019，经方差分析及对回归系数进行显著性检验发现方程不显著，即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：正态分布主成分分析聚类分析方法最小二乘法逐步回归 spss软件一、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。
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国赛A题数学建模论文
R rij Ai Bj Yi Pi a pi Z
^
R 中第 i 行第 j 列中的元素
红葡萄第 i 个理化指标 白葡萄第 j 个理化指标 红葡萄第 i 个主成分 白葡萄第 i 主成分 主成分与原始数据的系数 得分估计值 第 i 个公因子的方差贡献率 对公因子逐步回归求得的函数 酿酒红葡萄的第 i 个典型变量 酿酒白葡萄的第 i 个典型变量 特征根
第一组得 分 82 74.2 85.3 79.4 69 68.4 77.5 71.4 72.9 74.3 72.3 63.3 65.9 69 72.4 74 78.8 73.1 72.2 77.8 76.4 71 75.9 73.3 77.1 81.3 64.8 81.3
第二组得分 77.9 75.8 75.6 76.9 81.5 75.5 74.2 72.3 80.4 79.8 71.4 72.4 73.9 77.1 78.4 67.3 80.3 76.7 76.4 76.6 79.2 79.4 77.4 76.1 79.5 74.3 77 79.6
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： 日
A
年
月
2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
编 号 专 用 页
第一组得分 62.7 80.3 80.4 68.6 73.3 72.2 67.5 72.3 81.5 67.5 70.1 53.9 74.6 69.2 58.7 74.6 79.3 59.9 78.6 78.6 77.1 77.2 85.6 78 69.2 73.8 73
2021葡萄酒质评的数学建模分析范文2
2021葡萄酒质评的数学建模分析范文 摘要： 已知酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系, 葡萄酒和酿酒葡萄监测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和酿酒葡萄的质量等条件, 建立模型解决问题。
文章主要通过正态分布、方差检验, 建立主成分分析、多元线性回归、聚类分析、相关系数和逐步回归模型来解决问题。
关键词： 葡萄酒;正态分布; 主成分分析; 多元线性回归; 聚类分析; Abstract： Itis known that the quality of wine grapes has a direct relationship with the quality of the wines being brewed. The physical and chemical indicators of wine and wine grape monitoring will ref lect the conditions of wine and wine grapes to some extent, and establish models to solve problems. This paper mainly solves the problem by using normal distribution and variance test, establishing principal component analysis, multiple linear regression, cluster analysis, correlation coefficient and stepwise regression model. Keyword： wine;normal distribution; principal component analysis; multiple linear regression; cluster analysis; 确定葡萄酒的质量好坏需要有资质的评酒员对其进行分类指标打分,最后综合确定葡萄酒的质量。
葡萄酒评价的数学建模
２ Ｏ １ ３年 ５月
黑 龙 江科 学
ＨＥ Ｉ Ｌ ＯＮＧＪ Ｉ ＡＮＧ Ｓ ＣＩ ＥＮＣＥ
Ｖｏ １ ． ４ Ｎｏ ． ５ Ｍａቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｙ． ２０１ ３
葡 萄 酒 评 价 的数 学 建模
李治奇 ， 毛小 燕
（ 宁波大学科学技术学院 ， 浙江 宁波 ３ １ ５ ２ １ ２ ）
摘要 ： 本研 究 主要 分 析 酿 酒 葡 萄 与 葡 萄 酒理 化 指 标 对 葡 萄 酒质 量 的影 响 。首 先 建 立 了基 于 灰 色 关联 度 及 熵 权 分 析 的 聚 类模 型 ， 实现 对 酿 酒 葡 萄 的 分 级 。再 运 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软 件 做 数 据 统 计 分 析 ， 得 到 了 葡 萄 酒 理化 指 标 之 间相 对模 糊 的 相 关 系数
Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ， ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｅ ｑ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｗｉ ｎ ｅ ｇ ｒ ａ ｐ ｅ， ｗｉ ｎ ｅ ｐ ｈ ｙｓ ｉ ｃ ｏ ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎｄ ｅ ｘ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｗｉ ｎ ｅ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏｓ ｅ ｄ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： Ｗ ｉ ｎ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ；ｃ ｏ ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ；ｓ ｔ ｅ ｐｗｉ ｓ ｅ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
矩阵 ， 并建立相关 系数分析模型和逐步回 归分析模型。最后利 用该模 型给 出了酿酒葡 萄、 葡萄酒理化指标 与葡 萄酒质量
2012年数模A题摘要.doc
葡萄酒的质量及评价指标的分析
摘要
数学模型是数学中的重要内容之一，建立模型有着很强的实用性。
本文主要讨论了关于葡萄酒质量的研究，并对葡萄酒的评价指标进行分析。
通过对庞大的数据统计分析，抓住主要矛盾，在不影响结果的前提下，忽略了一些次要矛盾，根据合理的假设，对葡萄酒的质量做了全方位的评价，也客观的分析了感官指标、理化指标对葡萄酒质量的影响。
主要采用了数据统计分析、模糊综合评价、线性回归、数据拟合、支持向量机等方法。
借用EXCEL、SPSS和MATLAB软件进行数据图像处理。
对问题1，就附表1中的原始数据进行相应处理，数理统计分析，进而比较两组评判结果各指标的平均值、方差、数学期望、置信跨度平均值等。
从而，对各个指标进行综合评价，然后求出每组中各个指标的差值，得到更可信的一组评价结果。
对问题2，就问题1中可信的评价结果采用模糊数学模型对酿酒葡萄进行初步分级，根据附表2参考理化指标对确定下来的酿酒葡萄分级进行调整，以求得到更加合理的酿酒葡萄分级。
对问题3，选用线性回归的模型进行求解，用SPSS软件算出附表3每个指标的平均值和离差平方。
再联系葡萄酒的理性化指标，用多元统计分析方法、逐步线性回归，最后确定酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系。
对问题4，就问题3分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系之后，采用数据分析法，把各组数据进行拟合，得到拟合曲线。
建立酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的一条分类线，采用线性分类问题的支持向量机的方法进行能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的论证。
关键词：模糊数学模型葡萄等级线性回归支持向量机的方法分类线。
大学生数学建模竞赛A题优秀论文A题葡萄酒定稿版
大学生数学建模竞赛A 题优秀论文A题葡萄酒 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】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%的评价结果存在显着性差异，对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显着性差异。
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着性差异，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着的葡萄酒理化指标，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。
国赛A题优秀论文
葡萄酒的评价模型摘要本文主要解决葡萄酒的评价问题，运用多种数理统计方法通过MATLAB和SPSS软件对可能影响葡萄酒质量的因素进行统计分析，初步得出对葡萄酒的理化指标评价和主观评价具有差异性。
对于问题一中的显着性差异分析，针对两组评酒员对于每一种酒的评分，本文用α=），结果显示两组评酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的评分MATLAB进行t检验（0.05都具有显着性差异。
对于可信度的问题，我们用EXCEL进行方差与置信区间的综合分析，得出对红、白葡萄酒的评价结果第二组可信度均较高。
问题二，首先用相关性分析计算出各个理化指标之间以及各理化指标与葡萄酒质量间的Pearson相关系数r，然后选取和葡萄酒质量相关程度较大（0.2r>）的理化指标进行聚类分析，依照指标的不同情况可将其分别分为3、4、5类，得出在每种分类情况下的分类方案。
最后，我们计算每种分类方案下各类酿酒葡萄质量得分的平均值，分值越高则级别越高，确定了最终的分级方案。
问题三，我们先对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，利用降维技术找出能代表酿酒葡萄的主要理化指标，然后再将得出的主要理化指标与葡萄酒的理化指标进行相关性分析，根据相关系数确定二者理化指标间的关系。
结果表明，葡萄酒的理化指标除了由相对应的酿酒葡萄的理化指标决定外，还可由其它相关性大的理化指标决定。
最后，对问题四建立多元线性回归分析模型，对第一问中计算出了红、白葡萄酒和葡萄的样本相关系数进行比较，发现用葡萄的理化指标衡量葡萄酒的质量是不全面的，芳香物质可能会影响酒的香气从而影响酒的整体质量。
因此在第二小问中，先根据葡萄酒中芳香物质的化学成分将其分类（醛、烃、醇、酯、酸、酮以及其他含氧有机物），再利用多元线性回归模型计算出其样本相关系数，说明芳香物质通过酒的香气来影响酒的品质，从而说明了理化指标分析和主观评分在葡萄酒质量分析中的差异性。
关键词：t检验相关性分析聚类分析主成分分析多元线性回归问题重述葡萄酒是世界公认的对人体有益的健康酒精饮品，其生产方式方便,经济,且风味极佳.因而越来越受到广大市民的青睐，同时葡萄酒的质量以及等级划分也越来越受到人们的关注。
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。
2012年全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析
2012年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神奇的饮品，它不仅有着悠久的历史，还拥有丰富的文化内涵和独特的口感。
在现代，葡萄酒已成为一种高品质、高雅的饮品，备受人们的青睐。
然而，如何准确地评价葡萄酒的品质，成为了学界和业界的一个共同难题。
本文将通过对2012年全国大学生数学建模竞赛A题的分析，探讨葡萄酒评价的数学建模方法。
1. 引言葡萄酒的评价一直以来是一项主观且复杂的任务。
传统的酒评方法主要依赖专业人士的经验和口感，但这种方法存在诸多不足。
为了解决这一问题，数学建模技术应运而生。
2012年的葡萄酒评价竞赛就是一个典型的例子。
2. 问题陈述2012年全国大学生数学建模竞赛A题要求参赛者基于给定的葡萄酒数据，利用数学模型对葡萄酒的品质进行评价。
竞赛提供的数据包括葡萄酒的理化指标、人工评分以及其他相关因素等。
3. 数据处理与分析为了对葡萄酒的品质进行准确评估，我们首先对提供的数据进行处理与分析。
通过统计学方法，我们可以计算出葡萄酒的平均评分、标准差等统计指标，从而评估数据的分布情况和变异程度。
此外，通过数据可视化技术，如散点图、箱线图等，我们可以观察数据的分布情况和异常值等。
4. 评价模型的建立基于提供的数据和问题要求，我们需要构建一个评价模型，来准确衡量葡萄酒的品质。
在建立模型时，我们可以考虑多个因素，如理化指标、人工评分等，并通过数学方法将这些因素进行权重分配、综合计算，从而得到一个综合评价指标。
例如，可以利用线性加权模型、层次分析法等来实现这一目的。
5. 模型求解与结果分析在完成评价模型的建立后，我们可以利用相应的数学算法对模型进行求解，并得到葡萄酒的评价结果。
通过分析结果，我们可以进一步了解葡萄酒品质的特点与变化趋势，为生产和消费提供科学依据和决策支持。
6. 模型的优化与改进为了提高评价模型的准确性和可靠性，我们可以进一步对模型进行优化和改进。
例如，引入更多的因素和数据，采用更复杂的数学方法，对模型进行验证和调整等。
2012年全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析
对葡萄酒的评价分析摘要本文主要应用数理统计中的t检验法，回归分析法等方法对葡萄酒的评价的相关问题进行了分析，建立相应的模型。
针对问题一，首先，对样本进行K-S检验得出数据取自的总体服从正态分布，进而运用成对数据t检验法进行检验，得出两组评酒员对每种葡萄酒的总评分有显著差异；在此基础上，采用两种方法分别判断哪组评酒员的可信度更高。
方法一是计算出每组评酒员对每种葡萄酒的总评分的置信区间，评分处于置信区间内的人次百分比较高的一组可信度较高；方法二是比较两组评酒员对每种葡萄酒的总评分的方差的大小，总体方差分布较小的一组，可信度较高。
两种方法均得出了同一结论，即第二组评酒员的结果更可信。
针对问题二，基于问题一得到的结论，建立了酿酒葡萄品质的综合评价模型。
首先，对数据指标进行归一化处理，并计算出酿酒葡萄与各指标因素间的相关系数。
然后，分别用层次分析法和因子分析法确定了各指标因素的权重。
最后，利用确定的权重，建立了酿酒葡萄品质的综合评价模型，对葡萄进行分级。
如，优质的红葡萄样品是8、23、3、1。
针对问题三，从两个层次建立相关性系数模型。
首先，运用Excel软件分析葡萄酒各理化指标与酿酒葡萄成分的相关性；然后，进一步分析酿酒葡萄的综合评价指标与葡萄酒的理化指标之间的联系。
得出结论：酿酒葡萄的花色苷成分与葡萄酒的花色苷呈显著正相关。
针对问题四，分别建立回归分析模型和综合评价模型，其中综合评价模型建立方法同问题二，回归分析模型则先将葡萄和葡萄酒的各理化指标进行因子分析法降维后得数量较少的因子变量，对简化后的新指标进行回归分析，此处尝试用SPSS软件的回归分析中5种回归拟合方法，继而选取拟合度最佳的模型，得回归系数，建立多元线性回归方程分析各理化指标对葡萄酒质量的影响；将新指标得分带入方程，可求得线性拟合后的葡萄酒质量评分。
进一步引入芳香物质作为评判指标，同样建立线性回归模型求得葡萄酒质量评分，将有无引入芳香物质作为指标的质量评价结果分别与可信度较高的评酒员对葡萄酒的评价结果进行回归模型检验比较和差值平方和比较，得到结论用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量是完全可行的，但加入芳香物质作为评价指标更能准确合理地评价葡萄酒的质量。
2012年数学建模A题思路及方法
基于BP神经网络的红葡萄酒品质鉴定方法1.引言红葡萄酒是很多人喜欢的一种酒品，其酒香甘醇，营养价值丰富。
但是红葡萄酒的品质鉴定往往需要专业的葡萄酒鉴定专家来进行，由于从业人员数量的限制和人工鉴定速度的限制，给红葡萄酒品质鉴定工作带来了一定的限制。
2.红葡萄酒鉴定红葡萄酒的人工鉴定，比较简单的方法是采用“三部曲”的方法。
第一步是观察“裙子”，指将酒倒入透明的无色玻璃酒杯以观察色泽。
看它是否清澈透明，鲜艳夺目。
好的白葡萄酒应当是金黄色的或者是浅黄色的；好的红葡萄酒应当是红宝石色，石榴红色或者琥珀色。
第二步是检验“鼻子”，主要指酒散发出的酒香。
首先要缓缓地将杯中的酒“摇醒”，使它散发香味。
如果是一、二年的新酒，因酒龄不长，能嗅出鲜果或花的清香，如玫瑰香、苹果香、樱桃香等的葡萄酒就是好酒。
如果是刺激、强烈或闭塞则酒质较差。
如果是陈酿，应当有浓香，如蜜香、榛子香、香草等。
第三步观察“嘴巴”，指试口感。
首先要对酒进行整体评价，是醇厚还是精美。
好酒的口感应当是醇厚的，浓郁的，结实的，平衡的，优美的，余味悠长的，而不是瘦弱的，平淡的，没有特点的和短暂的。
其次要鉴定是柔和还是生硬，好酒应当是圆润的，柔顺的，可口的而不是酸涩的、生硬的和辛辣的。
最后是感觉酒性：好酒应当是有力的，醉人的，丰满的，强烈的，而不是平缓的，冷淡的、无力的。
3.BP神经网络模型3.1 BP网络介绍人工神经网络（artificial neural networks,ANN）系统是20世纪40年代后出现的，它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
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展品评。
每个评酒员在对葡萄酒进展品味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，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展分级。
3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联络。
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：葡萄酒品味评分表〔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展分级。
题目对葡萄酒样品给出了葡萄酒品味评分表、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展判断。
因此，把葡萄酒品味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展打分，再用分值对葡萄进展分级。
三、模型假设1、葡萄酒的质量仅由葡萄酒的评分决定。
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关于葡萄酒数据的分析与建模摘要葡萄酒以其尊贵的地位、优雅的颜色、迷人的香气，独特的口味，丰富的营养价值和神奇的调理功效受到大众青睐。
随着人们对它的要求愈发严格，葡萄酒的质量也得到了更多的关注，因此本文将针对与葡萄酒质量相关的四个问题进行研究。
鉴于题目中给出的数据维数较多，本文拟用多元统计中的诸方法对其进行分析并建立模型。
1．首先采用F统计量对两组评酒员所评分数之均值向量是否相等检验，结果显示二者之间具有显著性差异；然后，我们对两组分数所对应的协方差阵是否相等进行似然比检验，结果二者差异显著；以上结果说明两组评酒员的评价结果之间确有显著性差异。
依常理，我们认为样本方差和(样本协方差阵的迹)较小的组，即第二组表现稳定，其结果更可信。
因此，在后续的分析中，我们均采用第二组评酒员的评分数据对葡萄酒的质量进行评估。
2．以附件2中酿酒葡萄的理化指标作为聚类指标，分别对27个红葡萄酒样本和28个白葡萄样本进行聚类分析，最终将红白葡萄酒各分成5类；接着依诸类之中样本分数的均值(第二组评分员所评分数的均值)对各类葡萄酒的优劣等级进行排序。
3．运用典型相关分析中的Willks’ 统计量、Pillai的迹等相关方法对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的理化指标之间的相关性进行检验，结果显示两者之间有较强的相关性；进而我们求出两组变量的相关系数阵，对每一对变量的相关性进行具体的分析。
4. 以酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标为自变量，第二组评酒员的评分数据为因变量，对55个样本(27个红葡萄酒，28个白葡萄酒)进行偏最小二乘回归，根据SAS的输出结果，提取前11个潜在因子进入模型，此时预测残差平方和的均方根(root mean PRESS)相对较小，而模型所能解释的变差所占的百分比较高(可解释自变量的变差80.7%，因变量变差的66.7%)，故模型基本拟合良好，即酿酒葡萄、葡萄酒的理化指标与评酒员的评分(葡萄酒的质量)之间有大致的线性关系，它们在很大程度上可以相互确定。
经上述统计分析，我们得知酿酒葡萄、葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量之间的关系非常密切，事实上酿酒葡萄、葡萄酒的理化指标很大程度上决定了葡萄酒的质量，当然我们不能说前者完全确定后者，因为酒的质量还受酿酒工艺及诸多不可控的随机因素的影响。
关键字：典型相关分析相关系数阵聚类分析偏最小二乘回归一、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、模型假设1.不同种类酿酒葡萄的成分数据值统一标准无差异。
2.不同种类葡萄酒的成分数据值统一标准无差异。
3.酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量无影响。
4.品酒先后对打分没有影响。
5.检测理化指标为标准值无误差。
三、模型的分析、建立与求解3.1比较两组评酒员的评价结果首先通过比较均值和协方差阵考查两组评酒员的评价结果有无显著性差异，具体步骤为：将附表一中由两组评酒员所评分的两组葡萄酒分别视作两个总体1X 、2X ，不区分红、白葡萄酒。
求出每个评酒员对每个酒样品的总分行向量。
如下图，以第一组红葡萄酒样品1为例，求出的总分行向量被写在最后一行：接下来将这些总分行向量依葡萄酒样品号从小到大排列形成两组矩阵55*10110,...,A a a ⎡⎤⎣⎦=,和55*10110,...,B b b ⎡⎤⎣⎦=，并令55*10110,...,C A B x x ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=-=, 其中,,i j t a b x ，,,1,...,10i j t =均为列向量，55*10A 对应第一组分数，55*10B 对应第二组分数，即：55*1051626690A =⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭，55*1068677589B ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，55*1017591C --⎛⎫⎪=⎪ ⎪-⎝⎭， 因为A 、B 中的数据（即葡萄酒的每个样本）成对出现，要检验A 、B 的均值行向量是否相等，等价为为检验C 的均值行向量是否为0向量。
SAS 的详细程序见附录1，输出的部分结果如下图:其中0 3.79413p E =-远远小于一般的显著性水平0.05，故，结果显著，即两组评酒员的打分均值之间具有显著性差异；接着我们来检验两组数据的协方差阵是否相等，程序见附录2，输出结果如下图：如上图所示，00.0010p =<，结果显著，说明两组协方差阵12∑≠∑。
上述检验说明两组评酒员的评价结果之间确有显著性差异（均值和协方差阵的差异都显著）。
依常理，我们认为样本方差和（样本协方差阵的迹）较小的组，即第二组表现稳定，其结果更可信。
因此，在后续的分析中，我们均采用第二组评酒员的评分数据对葡萄酒的质量进行评估 3.2对酿酒葡萄进行分级对于问题二，我们拟采用聚类分析对酿酒葡萄进行分级i)原因:聚类是一个将数据集划分为若干组或类的过程，并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度；而不同组中的数据对象是不相似的。
相似或不相似的描述是基于数据描述属性的取值来确定的。
通常就是利用(各对象间)距离来进行表示的。
聚类分析又称群分析，它是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法。
ii)基本原理：用于研究对多元样品或指标进行分类的统计方法“聚类分析法”，最常用的聚类分析算法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，重心法，类平均法，可变类平均法，可变法及McQquitty 相似分析法，离查平方和法，在本文中为了获得较好的聚类效果，我们用类平均法。
该算法的具体思想是用两类样品两两之间的平方距离的平均作为类之间的距离，即 ,221p qpq ij p qi G j G D d n n =∈∈∑这种类间距离的聚类方法，称为类平均法。
iii)本文应用：本文采用统计学中的SAS 过程对附表中的酿酒红葡萄和酿酒白葡萄相关数据进行处理，把处理后的数据用matlab 软件进行无量纲化处理，处理后的数据选取欧氏距离，采用类平均法对酿酒红葡萄和白葡萄所含样品分别进行大致分类ⅳ)结果及评价，本题中有红，白葡萄酒两组样本数据，我们分别进行讨论 3.2.1酿酒红葡萄首先由excel 计算发现附件二中的酿酒红葡萄样本理化指标中蓝色一级指标数值约为其包含的全部红色二级指标的数值和，所以我们主要考虑蓝色一级指标，在所有的蓝色一级指标中我们对测试多次的指标用excel 求均值，在后面的计算中该指标的数值用其均值代替，我们将以上得到的数据绘制成一个27*30的表格：27302027.96553.1060.251408.028 2.062128.82626.4780.062224.36679.938397.28585.0460.315157.93938.082144.68529.8230.09779.68533 3.771844585.6130.0405120.6069.49⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 然后用matlab 计算对其进行无量纲化处理。
可以得到一个无量纲化矩阵：1-0.105140.391306-0.08451 4.3714082-0.02647 1.675583-0.22223 2.1133123 4.863090.950372-0.03788 1.2965954-0.0141-0.01623-0.196720.3344715-0.248640.960297-0.237890.837586⎡红葡萄样品红葡萄样品红葡萄样品红葡萄样品红葡萄样品2730⨯⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (表格中第一列不计入总列数)用统计学中的SAS 程序(见附录3)得到二十七个样品的大致分类，如图：对数据进行分析，我们认为把所有红葡萄样本分为五级比较合理，即在途中黑线位置处把所有样本分成1,2,3,4,5五组标准。
我们用mathematica 程序(见附录)把每个标准等级所含的数据样本用散点图直观表示出来，如图：根据问题一的分析结果，我们可以得出第二组检验数据更加可信。
因此我们用excel 对第二组数据中所有评酒员人对所有评价量的评价数值的均值求和作为标准(见附表)，对所划分的1,2,3,4,5五个等级进行高低的比较.。
计算结果为：3组>2组>1组>4组>5组 3.2.2酿酒白葡萄首先由excel 计算发现附件二中的酿酒白葡萄酒样本理化指标中蓝色一级指标数值约为其包含的全部红色二级指标的数值和，所以我们主要考虑蓝色一级指标，在所有的蓝色一级指标中我们对测试多次的指标用excel 求均值，在后面的计算中该指标的数值用其均值代替，我们将以上得到的数据绘制成一个28*30的表格：28301279.3496.45650.7870.819333 6.041870.93538.4510.05750.404 5.425022.14467.2390.171 2.79033311.792085.76496.20150.576 2.031667 6.922658.04467.2030.10950.3876679.2⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 然后用matlab 计算对其进行无量纲化处理。
可以得到一个无量纲化矩阵：-0.68912-0.600270.30605-0.63518-0.313721-0.227630.13479-0.22551-0.64028-0.539182 2.230394-1.11168-0.1428-0.61094 1.7771963-0.06006-0.604730.152303-0.620270.00628140.3863355白葡萄样品白葡萄样品白葡萄样品白葡萄样品白葡萄样品2830-1.11231-0.18762-0.640490.835375⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦(表格第一列不计入总列数)用统计学中的SAS程序(见附录4)得到二十七个样品的大致分类，如图：对数据进行分析，我们认为把所有红葡萄样本分为五级比较合理，即在途中黑线位置处把所有样本分成1,2,3,4,5五组标准。