葡萄酒的评价.doc

葡萄酒的评价摘要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的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析,对两组的评分进行均值和方差运算,并在零假设成立的前提下通过使用Matlab做T检验,得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异,而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。再建立可信度模型,计算结果如下表,。对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分,将其划分为优、良、合格、不合格四个等级,并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析,得出对葡萄影响较大的理化指标:红葡萄主要理化指标DPPH自由基、葡萄总黄酮、PH值、花色苷、蛋白质、黄酮醇、固酸比、果梗比白葡萄主要理化指标氨基酸、干物质含量、可溶性固形物、果穗质量、总糖、苹果酸、还原糖、总酚、葡萄总黄酮、酒石酸、黄酮醇并根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量,利用模糊综合评价模型对葡萄酒进行了分类,结果如下:等级数级数红酒数量红葡指标白酒数量白葡指标次品43103普通311474良好212201916优质11225对于问题三:先对酿酒葡萄的理化指标和酒样品的质量进行偏相关分析,得到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型,得出了它们之间的线性回归方程:对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上,建立Logistic回归模型,并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数,得出线性回归方程。运用SPSS软件,通过matlab编程运算,求出受它们综合影响的线性回归方程。在验证时,随机从上面选取理化指标,将它们带入P的计算式中,通过所求P值判断此时葡萄酒质量所属级别,得出了不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。最后,对模型进行了改进和推广。关键词T检验主成分分析Logistic回归模型一、问题的重述葡萄酒作为体现时尚品味的元素,同名茶、咖啡一样备受追捧。在物质社会的今天,人们酿造葡萄酒的品质还是有待鉴定的,因此,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。此外,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,现需要用数学建模方法研究解决以下问题:,并判断哪一组结果更可信?。。,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、问题的分析针对问题一:分析评酒员的评价结果有无显著性差异,需要从反面来论证,要从假设性检验角度来分析问题。由于样本容量较大,近似地服从正态分布。因此,本论文采用了使用Matlab做T检验,从而确定两组评价有无显著性差异。为了确定哪一组的结果更可信,建立了一种可以替代可信度的模型。又考虑到该样本涉及到的是正态分布,则数据的离散程度是对其影响最大的因素,所以采用用标准差与平均值的比值作为可信度模型来衡量可信度的高低。针对问题二:该问题要求我们根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量来对酿酒葡萄进行分级,故我们要对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量进行综合评价,但是在进行综合评价以前我们有分别要对它们二者分别进行分析。在第一问中,我们已经对葡萄酒的整体进行了打分,因此,葡萄酒的质量实际上已经分好类了,那么我们就需要对酿酒葡萄的理化指标进行分析。但是,由于影响酿酒葡萄的理化指标的因素有30个,要使问题得到简化,我们只需取其几个主要的影响因素,因此,采用主成分分析法来分析主要影响因素。然而,葡萄酒的质量的单位系与酿酒葡萄的理化指标的单位系不同,因此不能直接加减来判断,所以,我们采用了模糊综合评价模型来对酿酒葡萄进行分级。针对问题三:对酿酒葡萄的理化指标和酒样品的质量进行偏相关分析,得到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型,得出了它们之间的线性回归方程针对问题四:基于前面主成分分析和葡萄酒分级的基础,建立Logistic回归模型,并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数,得出线性回归方程。运用SPSS软件,通过matlab编程运算,求出受它们综合影响的线性回归方