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葡萄酒相关问题的探讨

葡萄酒相关问题的探讨摘要本文针对酿酒葡萄、葡萄酒以及葡萄酒质量的相关问题，通过合理地分析，运用相关性分析、数理统计等理论，建立灰色关联度等模型，并且通过设计相关算法，最终较完整地解决了题目中的所有问题。

对于问题1，我们分别对红、白葡萄酒的小样本进行显著性T 检验，在显著水平为0.05的条件下，主要检验的样本值分别为13.1，-13.3，说明两组评酒员的评价结果有显著性差异。

再通过样本值与标准值的平均相对误差反应每组评酒员对红、白葡萄酒整体评价的精确度，其中选用20位评酒员的众数作为标准值，可得红、白葡萄酒第一、二组平均相对误差分别为0.0658，0.0653，0.0659，0.0586。

所以从整体分析来看，第二组评酒员的可信度更高。

对于问题2，，我们先利用SPSS 软件对葡萄酒理化指标进行主成分分析，得到葡萄酒理化指标的各主成分的值。

再将所求各主成分作为与葡萄酒的质量作为新变量，再通过聚类等级的划分的方法。

再结合每类平均得分得出葡萄的分级。

对白葡萄分级：15号、24号、28号样品为一级葡萄，23号与27号样品二级葡萄，3号样品为四级葡萄，剩余样品葡萄全部为三级。

对红葡萄分级：3号样本属于一级葡萄，20号样本属于二级葡萄，三级包含16号、5号、19号、22号、23号样本，剩余样本全部为四级葡萄。

对于问题3，我们建立了灰色关联模型确定了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒的理化指标之间的关联度。

再利用灰色关联分析建立(0,)GM N 模型，通过MATLAB 软件求解。

由于数据量较多，仅以白葡萄酒中单宁为例说明结果。

单宁与酿酒葡萄的各理化指标得到最终关系式47914152324ˆ(1) 6.70.20.40.10.10.20.70.1=------++x x x x x x x x 。

由此可知酿酒葡萄花色苷、柠檬酸、褐变度、白藜芦醇、黄酮醇、果穗质量以及百粒质量的影响。

其中果穗质量与百粒质量同白葡萄酒中单宁的含量呈正相关，其余5种成分与单宁含量呈负相关。

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。

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。

第一章葡萄酒分析检验基础知识

第一章葡萄酒分析检验基础知识第一章葡萄酒分析检验基础知识第一章葡萄酒分析检验基础知识基本内容（1）葡萄酒的分析检验基础（2）葡萄酒常规理化指标的国家标准基本要求（1）掌握葡萄酒分析检验的一般步骤（2）熟记葡萄酒理化指标的国家标准要求教学重点及难点（1）葡萄酒分析检验的分析步骤（2）葡萄酒国家标准常规理化指标的要求第二章葡萄酒主要化学成分及其对葡萄酒质量的影响基本内容：葡萄酒主要成分及其对葡萄酒质量的影响基本要求：了解葡萄酒中主要成分及其对葡萄酒质量的影响教学重点及难点：葡萄酒中主要化学成分的性质变化第三章葡萄与葡萄酒实验室基本内容（1）葡萄酒分析检验实验室的一般要求及必备的仪器设备（2）实验器皿、用水、卫生等※（3）葡萄酒分析检验常用化学试剂配制基本要求（1）了解葡萄酒分析常用物品的使用方法以及化学分析药品（2）掌握葡萄酒分析检验常用试剂的配制方法教学重点及难点（1）简易葡萄酒厂实验室的建立（2）分析检测中主要化学试剂配制及标定第四章实验室常见仪器设备的使用基本内容（1）葡萄酒分析检验常用仪器设备的原理及其操作方法（2）气相色谱及高效液相色谱分析的一般原理及其仪器的使用（3）其他最新葡萄酒分析检验仪器基本要求（1）了解常用仪器设备原理及其使用方法（2）掌握色谱分析在葡萄酒分析检验中原理及其使用方法教学重点及难点（1）葡萄酒分析常用仪器pH计、分光光度计的原理，操作技术（2）葡萄酒的色谱分析操作技术。

第五章葡萄酒理化指标的分析方法、原理、标准基本内容：（1）葡萄酒（汁）可溶性固形物、酒度、比重的测定（2）葡萄酒（汁）中的糖的测定（3）葡萄酒（汁）中的醇的测定（4）葡萄酒（汁）中的酸的测定（5）葡萄酒（汁）中的酚类的测定（6）葡萄酒（汁）中的蛋白质的测定方法及其原理（7）葡萄酒（汁）中二氧化硫的测定方法及其原理（8）葡萄酒（汁）中的金属离子的测定方法及其原理（9）葡萄酒的沉淀物的检验※基本要求（1）了解葡萄酒理化指标分析的一般方法（2）掌握葡萄酒分析国家标准的分析步骤及其实验注意事项教学重点及难点（1）国家标准中葡萄酒常规理化指标检测的原理及方法（2）教学难点是葡萄酒中糖、酚类物质的检测方法。

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。

数据说：葡萄指标数据对葡萄酒的影响

数据说：葡萄指标数据对葡萄酒的影响一、问题设立：（改编自CUMCM 2012 A题）如我们所知，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。

以上只是我们的定性分析，严重缺少定量分析验证。

现在请你根据酿酒葡萄的各项理化指标数据和葡萄酒的指标数据进行分析，通过具体的数据建立数学模型解决下列问题：1. 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。

2. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

3．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和附件2分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。

附件1：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）附件2：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）二、问题解答数据说：葡萄指标数据对葡萄酒的影响摘要本文针对对葡萄酒的评价问题，运用了聚类分析法、偏最小二乘回归分析法等方法建立数学模型，综合分析了酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量三者之间的联系。

针对问题一，对酿酒葡萄进行分级，先对不同量纲的数据进行标准化处理，运用相关性分析法分别计算两种葡萄的各种理化指标和葡萄酒质量的相关性系数，从而筛选出相关性系数较大的指标作为酿酒葡萄的分类指标；运用聚类分析法对酿酒葡萄进行聚类分析，将红葡萄和白葡萄都分成了四类，根据葡萄酒的分级标准，从而得到分级结果（见表6）。

针对问题二，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，先对不同量纲的数据进行标准化处理，运用相关性分析法筛选出与葡萄酒质量相关性较大的酿酒葡萄指标和葡萄酒指标。

此问题是研究两组多重相关变量间的关系问题，故运用偏最小二乘回归分析法得到酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的回归方程式，从而分析出两者理化指标之间的联系。

针对问题三，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，建立了葡萄酒质量的评价模型：分别对酿酒葡萄理化指标、葡萄酒指标与葡萄酒质量运用偏最小二乘回归分析法，分别得到相应回归方程式；从而得出结论。

关于葡萄酒问题的数学建模.

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。

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。

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

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。

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。

葡萄酒的质量分析与评价

类比于问题三的分析，由于化学反应和物质呈现性质的复杂性，理化指标对葡萄酒质量的影响更可能属于多因素影响单一因素，则可针对理化指标和葡萄酒质量进行逐步回归分析。
考虑到与葡萄酒的质量成最直接关联的应该是葡萄酒中的化学物质，即其对应的理化指标；而酿酒葡萄中的理化指标由于经过酿酒过程转化成葡萄酒中的理化指标，其对于葡萄酒质量的影响则相应较低。因此可在逐步回归分析的基础上基于葡萄和葡萄酒的关系扩展成多级逐步回归分析，第一级以葡萄酒的理化指标为解释变量与葡萄酒的质量进行直接逐步回归分析；第二级则以葡萄的理化指标为解释变量与葡萄酒的理化指标进行回归分析；从而论证是否能用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量这一命题则可转化为：(1)针对葡萄酒的理化指标，是否能通过逐步回归分析得到关于葡萄酒理化指标和葡萄酒质量的回归方程，并且方程的检验量能通过显著性检验；(2)针对葡萄的理化指标，仅当(1)情况得以成立时，是否能通过逐步回归分析得到关于葡萄理化指标和葡萄酒理化指标的回归方程，并且方程的检验量能通过显著性检验。
移变换 xj
Mj
xj ，其中 M j
max
1in
xij
。则可将极小型指标 x j 化为极大型。
（2）居中型化为极大型
5
对于居中型指标
xj
，即
xj
取中间值
M
j
mj 2
为最好。要将其化为极大型指标，
令
xj
2(x j Mj
mj mj
)
,mj
2(M Mj
j xj mj
然后，针对指标体系中的每一种方向类别，可使用聚类方法基于指标间数值的相似性将其初步划分成若干类别，则对于类别中的理化指标，可引入优势因子以等级方式刻画其数之间的差异性，建立相应的优势因子矩阵，再通过计算聚类所得的类别内所有指标的优势因子总和并进行比较，确定类别间的优势值的高低，进而确定聚类所得的类别对应的等级，通过对各方向类别应用优势矩阵，可分别得到类别中各等级的优势值，最后通过加权求和或均值等数值处理，将基于优势值的各方向类别的等级划分综合得到总的等级划分。

葡萄酒的评价

葡萄酒的评价摘要研究酿酒葡萄与葡萄酒理化指标与葡萄酒质量之间的关系，可以通过检测酿酒葡萄的理化指标来有效地区分出优质和劣质的酿酒葡萄，也可以通过检测葡萄酒的成分来鉴定葡萄酒的好坏。

针对问题一，本文利用每组内所有评酒员对每个样品评价总分的平均分作为该组评酒员对该样品的评分。

红、白葡萄酒的样品数量均小于30，利用spss 软件做出正态分布的检验，发现两组综合得分数据均服从正态分布。

之后在利用excel做出两组综合得分数据方差的显著性分析，得出红、白葡萄酒的方差均有显著性差异。

所以根据数据的以上特征，可以采取t检验-双样品异方差假设检验的方法，计算出t，比较t-分布数据的特征，得出两组评酒员的评分对白葡萄酒有显著性差异，而对红葡萄酒无显著性差异。

最后通过比较两组评酒员对每个样品评分的标准差的平均值来判定哪组评酒员评价更准确，最后得出第二组评酒员的评分更准确。

针对问题二，本文首先用SPSS软件对葡萄的30项一级理化指标进行主成分分析降维，然后建立最短距离模型实现均值聚类，最后依据评酒员的评分高低进行分级，红葡萄分级结果如下：红葡萄第一级（23、9、2、3、21）；红葡萄第二级（10、25）；红葡萄第三级（15、4、19、13、20、24、27、5、26、7、16、18、22、6、12）；红葡萄第四级（14、1、8）；红葡萄第五级（11）。

针对问题三，本文首先对每类的数据进行标准化处理，之后利用多元线性回归分析找出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的联系，本文采用了最小二乘法对数据间的拟合系数做出最优估计，并利用matlab软件求解系数并做出线性回归效果的分析，在模型求解的最后，我们给出了各个指标类别之间的线性函数关系式并对其进行了解释。

针对问题四，本文同样运用多元线性回归分析找出外观分析、香气分析、口感分析等的评分与葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，进而说明理化指标对葡萄酒质量的影响，并通过将理化指标数据代入得到理论的得分值与实际得分值比较得出能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。

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。

spss案例葡萄酒分析知识讲解

葡萄酒相关问题的探讨

葡萄酒成分分析

数学建模葡萄酒问题二的分析

第一章 葡萄酒分析检验基础知识

数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例

数据说：葡萄指标数据对葡萄酒的影响

关于葡萄酒问题的数学建模.

正文

2012数学建模A题---葡萄酒评价---国家奖

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数据分析方法在评价葡萄酒质量中的应用

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