葡萄酒的评价与衡量完整版
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葡萄酒的评价方法研究
摘要
在本文中，我们分析葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与所酿的葡萄酒的质量之间的关系，研究能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。
针对问题一，本文分析了所给附件1中两组评酒员对不同葡萄酒样品的评价结果，运用方差分析法来分析两组评价结果差异的显著性。在显著性水平取为0.05的情况下，发现两组评价结果的均值和方差均满足齐性，即两组评酒员的评价结果没有显著性差异。因无显著差异，本文把两组评酒员的评分的总均值作为葡萄酒评分的期望值，计算两组评酒员对于各酒样品评分的方差并求和，结果显示第二组的总方差明显小于第一组，即其评分稳定性更高，得出第二组的评价结果更可信。
针对问题二，本文借助问题一中第二组的评价结果，将葡萄酒的质量数量化。运用主成分分析方法，得出酿酒葡萄的主要理化指标，在此基础上运用相关性分析法，分析了酿酒葡萄的主要理化指标和葡萄酒质量的相关程度，将酿酒葡萄的主要理化指标的加权平均值作为葡萄分级的标准，其中权重取为理化指标的相关系数。把各葡萄样品的主要理化指标代入表达式，得到最终加权平均值，对其划分级别，并作为葡萄的级别。结果显示红葡萄样品集中在第2,3,4级，而白葡萄大多数集中在第2级（级别数值越小代表葡萄质量越好）。
针对问题三，本文依据问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分析法，分析了葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的主要理化指标之间的相关程度，我们得到的主要结论为：红葡萄酒中的花色苷与酿酒葡萄中的DPPH自由基、褐变度显著相关，与酿酒葡萄的出汁率、槲皮素、柠檬酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关；白葡萄酒中的单宁与酿酒葡萄的DPPH自由基、葡萄总黄酮、谷氨酸、异亮氨酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关。
针对问题四，考虑到除葡萄与葡萄酒的理化指标外，葡萄与葡萄酒的芳香物质可能对葡萄质量也会造成影响。首先，运用主成分分析法，得出芳香物质中的主要成分，并借助问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分析法，综合分析了葡萄酒质量受酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标、酿酒葡萄和葡萄酒中的芳香物质的影响程度。根据所得结果，取与葡萄酒质量关联程度较大的因素作为自变量，以葡萄酒质量作为因变量，运用多元线性回归模型建立相应的函数关系。通过上述定性与定量分析，说明葡萄酒的质量受葡萄和葡萄酒中芳香物质的影响，因此不能仅以葡萄和葡萄酒的理化指标判别葡萄酒的质量。
以上结果具有较高的可靠性和可行性，对于葡萄酒的评价具有一定的指导意义。关键词：葡萄酒质量理化指标方差分析主成分分析多元线性回归相关性分析
一：问题重述
葡萄酒质量的一般是通过一批有资质的评酒员的品评来确定的。他们对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到总分，从而确定其质量。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，酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接关系。
根据所给相关资料，建立数学模型讨论如下的问题：
1：分析附件1中的两组评酒员的评价结果有无显著差异并分析哪组的结果更可靠。 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. 假设各评酒员进行评分时，公正客观的对各酒样品的进行评分。
2. 假设各评酒员对不同酒样品的评价结果服从正态分布。
3. 假设进行方差分析时，各评酒员对不同酒样品的评价结果互不干扰，相互独立。
4. 假设问题四中，除葡萄和葡萄酒的理化指标外，仅有芳香物质对葡萄酒的质量产生影响。
三：符号说明
w SS …………………………随机误差 t SS …………………………总偏差平方和 b SS ……………………………组间平方和 b df ……………………………组内自由度 i x ………………………………平均数 n ………………………………样本总数 α………………………………显著性水平 m ………………………………组数
i F ………………………………第i 类主成分
w MS b MS ……………………均方根
12x x S -………………………………均数差异标准误差 21S 22S ……………………………样本方差
ij a ………………………………主成分系数
p ………………………………第p 个观测量
A ………………………………主成分系数矩阵 R ………………………………相关系数矩阵
ij x ……………………………第j 个评酒员对第i 种酒样品的评分
0β,1
β,…,p β…………………1+p 个未知参数 ε………………………………不可测随机误差
cov(,)x y ………………………,x y 的协方差 (),()D x D y ……………………,x y 的方差 ρ………………………………相关系数
i a ………………………………红葡萄酒质量相关的各因素的系数 i b ………………………………白葡萄酒质量相关的各因素的系数
四：模型的建立与求解
问题一：两组评酒员评价结果的差异分析——方差分析法
针对问题一，本文首先查阅相关资料，给出关于显著性差异的解释：
显著性差异是一个统计学名词，它是统计学上对数据差异性的评价。当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据是来自于具有差异的两个不同总体，对于显著性差异的检验通常采用方差分析法[1]。
根据附件1所给的葡萄酒品尝评分表，本文采用方差分析法来分析两组评价员评价结果的差异性。方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法[2]，运用方差分析法各样本必须符合以下条件： （1）样本是相互独立的随机样本； （2）各样本来自正态总体；
方差分析认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个：
（1）随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作w SS ，组内自由度w df （2）实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作b SS ，组间自由度b df （3）总偏差平方和t SS 的公式
2..11()k
n
t ij i j SS x x ===-∑∑
2
2
1111
(..)(...)(.)k n k n
ij i ij i i j i j x x x x x x ====??-=-+-??∑∑∑∑
22
11
(...)2(...)(.)(.)k
n
i i ij i ij i i j x x x x x x x x ==??=-+--+-??∑∑ 2
21
1
1
11
(...)2[(...)(.)](.)k k n k n
i i ij i ij i i i j i j n x x x x x x x x ======-+--+-∑∑∑∑∑
其中
.1
()0n
ij
i j x
x =-=∑
所以
2
2
2 (11)
1
11
()()()k n
k k n
ij
i ij i i j i i j x
x n x x x x =====-=-+-∑∑∑∑∑
上式中，21
(...)k
i i n x x =-∑为各处理平均数.i x 与总平均数..x 的离均差平方和与重复数
n 的乘积，反映了重复n 次的组间变异，称为组间平方和，记为b SS ，即
21
(...)k
b i i SS n x x ==-∑
上式中，2.11
()k n
ij i i j x x ==-∑∑为各组内均差平方和之和，反映了各组内的变异即误差，
称为组内平方和或误差平方和，记为w SS ，即
2.11()k
n
w ij i i j SS x x ===-∑∑
于是有
t b w SS SS SS =+
这个关系式中三种平方和的简便计算公式如下：
2
11
2
.1
1k
n
t ij i j k b i i SS x C
SS x C n ====-=
-∑∑∑
w t b SS SS SS =+
组内w SS 、组间b SS 除以各自的自由度(组内w df n m =-，组间1b df m =-，其中n 为样本总数，m 为组数)，得到其均方w MS 和b MS ，一种情况是处理没有作用，即各组样
本均来自同一总体，1b w MS MS ≈。另一种情况是处理确实有作用，那么， b w MS MS ?(远
远大于)。b w MS MS 构成F 分布，用F 值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的
总体。
（4）方差分析的假设检验：
零假设0H ：m 组样本均值都相同，即12m μμμ===L ，如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方（b w MS MS ?），0.05(,)b w df df F F >，0.05α<，拒绝零假设， 说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的显著差异；否则0.05(,)b w df df F F <，0.05α>，不能拒绝零假设，说明样本来自相同的正态总体，处理间无差异。其中α为显著性水平。
本文对于不同的酒样本方差检验结果如下：
表2 白葡萄酒各样品的方差分析结果
在显著性水平0.05α>的情况下，两组评酒员的评分结果无显著差异；在显著性水平00.05α<<的情况下，两组评酒员的评分结果存在显著性差异。经方差分析，发现两组评酒员仅红葡萄酒样品20的评分存在显著性差异，其他酒样品的评分结果均无显著性差异，那么，可以认为两组评酒员的评分结果无显著性差异。
由于两组评酒员的评价结果无显著差异，那么这两组评价结果来自于同一个总体，这两组评价结果总的均值可以认为是总体的期望值，可以通过分别计算两组评价结果的相对于总体期望值的方差来进行判断哪一组的评价结果更为可信。 方差计算公式：
对于第i 种酒样品，各评酒员的评价结果的方差2i S 满足：
_
2
1
2()1
n
ij
i j i x
x S n =-=
-∑
其中ij x 代表第j 个评酒员对第i 种酒样品的评分，_
i x 代表第i 种酒样品的评分期望值，n 代表共有n 个评酒员。
各组评酒员对所有酒样品的评价结果的方差2S 满足：
_
2
1
2
2
1
1
()1
n
ij
i m m
j i i i x
x S S n ===-==-∑∑∑
其中m 代表酒样品的总数。
将各组评酒员对各样品就得评分代入方差计算公式，经计算得： 红酒：
第一组评酒员评分的方差和为1843.108，第二组评酒员评分的方差和为1168.786。 白酒：
第一组评酒员评分的方差和为3220.424，第二组评酒员评分的方差和为1659.030。
可以看出不管红酒还是白酒，第二组评酒员评分的方差小于第一组，说明该组的评分数据和第一组相比更加接近于期望值，更稳定，因此本文认为第二组评酒员的评价结果更加可信。
问题二：酿酒葡萄的分级——主成分分析法和相关性分析法
本文先对附件2中的数据进行预处理，多次测量的同一指标数据取其平均值，然后对附件中酿酒葡萄的的理化指标进行分析。
由于酿酒葡萄的理化指标变量较多且各指标之间的存在相关性，势必增加了分析问题的复杂性，因此考虑多个变量综合为少数几个代表性变量，能够代表原始变量的绝大多数信息，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，本文采用主成分分析法对酿酒葡萄的理化指标进行分析。
1：主成分分析法
对于一个样本资料，观测p 个变量12,,p x x x L ，n 个样品的数据资料阵为：
()11121212221212,,p p p n n np x x x x x x X x x x x x x ?? ? ?== ? ???L L L M M M M L
其中：12,
1,2,j j
j nj x x x j p x ??
? ?== ? ???
L M
主成分分析就是将p 个观测变量综合成为p 个新的变量（综合变量），即
11111221221122221122p p
p p
p p p pp p
F a x a x a x F a x a x a x F a x a x a x =+++??=+++??
?
?=+++?L L L L
简写为：
1122j j j jp p F x x x ααα=+++L
1,2,,j p =L
要求模型满足以下条件：
①,i j F F 互不相关（i j ≠，,1,2,,i j p =L ） ②1F 的方差大于2F 的方差大于3F 的方差，依次类推 ③222121
1,2,.k k kp a a a k p +++==L L
于是，称1F 为第一主成分，2F 为第二主成分，依此类推，有第p 个主成分。主成分又叫主分量，这里ij a 我们称为主成分系数。
上述模型可用矩阵表示为：
F AX =
其中：
12p F F F F ?? ? ?= ? ???M 12
p x x X x ?? ? ?= ? ???M
11121121222212p p p p pp p a a a a a a a a A a a a a ???? ? ?
? ?== ? ? ? ?????
L L M M M M M L A 称为主成分系数矩阵。
假设样本观测数据矩阵为：
111212122212
p p n n np x x x x x x X x x x ?? ?
?= ? ???L L M M M M L 首先对原始数据进行标准化处理：
*
(1,2,,;1,2,,)ij
x x x i n j p -=
==L L
其中：
1
1n
j ij i x x n ==∑
21
1var()()(1,2,,)1n
j ij j i x x x j p n ==-=-∑L
然后计算样本相关系数矩阵：
111212122212
p p p p pp r r r r r r R r r r ?????
?=???
???
L L M M L M L
为方便，假定原始数据标准化后仍用X 表示，则经标准化处理后的数据的相关系数为:
1
1(,1,2,,)1n
ij ti tj t r x x i j p n ===-∑L
再用雅克比方法求相关系数矩阵R 的特征值（12,p λλλL ）和相应的特征向量
()12,,,1,2i i i ip a a a a i p ==L L 。
最后选择重要的主成分，并写出主成分表达式[3]。
主成分分析可以得到p 个主成分，但是，由于各个主成分的方差是递减的，包含的信息量也是递减的，所以实际分析时，一般不是选取p 个主成分，而是根据各个主成分累计贡献率的大小选取前k 个主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重，实际也就是某个特征值占全部特征值合计的比重。即贡献率q 满足：
1
i
p
i
i q λλ
==
∑
贡献率越大，说明该主成分所包含的原始变量的信息越强[4]。主成分个数k 的选取，主要根据主成分的累积贡献率来决定，即一般要求累计贡献率达到80%以上，这样才能保证综合变量能包括原始变量的绝大多数信息。
本文利用SPSS 软件分别对红葡萄和白葡萄的理化指标进行主成分分析，得到以下的结果：
红葡萄理化指标的10种主要成分有：
DPPH 自由基，出汁率，榭皮素，葡萄糖，柠檬酸，褐变度，可滴定酸，百粒质量，丝氨酸，H1
白葡萄理化指标的12种主要成分有：
谷氨酸，葡萄总黄酮，固酸比，缬氨酸，山柰酸，异亮氨酸，苹果酸，甘氨酸，DPPH 自由基，出汁率，VC 含量，多酚氧化酶活力。
得到葡萄的主要理化指标后，再运用相关性分析法分析葡萄的各主要理化指标与葡萄酒质量的相关性。 2：相关性分析法
（1）相关性分析法
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。 （2）相关系数
简单相关系数：在线性条件下说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标，简称相关系数。
ρ=
其中cov(,)x y 为,x y 的协方差，(),()D x D y 分别为,x y 的方差
()()x x y y ρ--=
1
()()x x y y xy x y n
--=-
∑∑∑∑ 22
21()()x x x x n -=-∑∑∑
2221()()y y y y n -=-∑∑∑
令：
()()xy L n xy x y =-∑∑∑ 2
2()xx L n x x =-∑∑ 22()yy L n y y =-∑∑
因此可得到
L ρ=
当ρ的取值介于-1与1之间，ρ的取值范围是 [-1,1]。当0ρ>时，x 与y 为正相关，
当0ρ<时，x 与y 为负相关。 ρ的数值愈接近于1，表示x 与y 直线相关程度愈高；反之， ρ的数值愈接近于0，表示x 与y 直线相关程度愈低。
通常判断的标准是: 0.3ρ<称为微弱相关，0.30.5ρ≤<称为低度相关，
0.50.8ρ≤<称为显著相关 ，0.81ρ≤<称为高度相关或强相关[5]。
运用SPSS 软件分析酿酒葡萄理化指标的主成分数据和葡萄酒质量的相关性，得到以下结果：
表3 红葡萄的理化指标与红葡萄酒质量的相关性
表4 白葡萄的理化指标与红葡萄酒质量的相关性
上述两表结果显示：
红葡萄酒的质量与红葡萄理化指标中的槲皮素，葡萄糖，柠檬酸，褐变度，可滴定酸，百粒质量，丝氨酸，H1微弱相关；与出汁率低度相关；与DPPH 自由基显著相关。
白葡萄酒的质量与白葡萄理化指标之中的葡萄总黄酮，固酸比，缬氨酸，山柰酸，异亮氨酸，苹果酸，甘氨酸，DPPH 自由基，出汁率，VC 含量，多酚氧化酶活力微弱相关；与谷氨酸低度相关。
考虑到葡萄的分级问题，本文将上述相关分析中各指标所得相关系数作为权重，求出各指标权重衡量下的求和函数：
10
1i i i y a x ==∑
12
'
'1
i i y x ==∑
其中，i a 为红葡萄中各理化指标的相关系数；'i a 为白葡萄中各理化指标的相关系数代入红白葡萄样品中相应的理化指标，得到以下值：
表5 红葡萄理化指标加权值
表6 白葡萄理化指标加权值
分析上述两表发现不论红葡萄还是白葡萄，所对应权重求和值分别在-2~3和-3~2之间，由此本文考虑以1为间距分级，分五级，数值越小代表级数越高，葡萄质量越高[6]。
表7 红葡萄各样品的分级情况
表8 白葡萄各样品的分级情况
问题三：酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系—相关性分析法
为了能够得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，本文依据问题二中所得的关于酿酒葡萄的主要理化指标，仍借助相关性分析法，分析了这些指标与所给葡萄酒的理化指标之间的相关度，所得结果如下表所示：
表9 红葡萄与红葡萄酒的理化指标的相关性分析
分析上表，得到红葡萄酒的理化指标与酿制红葡萄酒的酿酒葡萄的理化指标之间的相关程度如下:
红葡萄酒中的花色苷与酿酒葡萄中的DPPH自由基、褐变度显著相关，与酿酒葡萄的出汁率、槲皮素、柠檬酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的单宁与酿酒葡萄中的DPPH自由基、槲皮素显著相关，与酿酒葡萄中的出汁率、褐变度、百粒质量低度相关，与其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的总酚与酿酒葡萄中的DPPH自由基高度相关，与酿酒葡萄中的H1显著
相关，与酿酒葡萄中出汁率，槲皮素、褐变度低度相关，与其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的酒总黄酮与酿酒葡萄中的DPPH自由基显著相关，与酿酒葡萄中的出汁率、褐变度低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的白藜芦醇与酿酒葡萄中的DPPH自由基低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的DPPH半抑制体积与酿酒葡萄中的DPPH自由基显著相关，与酿酒葡萄中的出汁率、榭皮素、褐变度低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的色泽L*与酿酒葡萄中的DPPH自由基显著相关，与酿酒葡萄中的出汁率、褐变度、百粒质量低度相关，与其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的a*与酿酒葡萄中褐变度低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
红葡萄酒中的b*与酿酒葡萄中的榭皮素、葡萄糖低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
分析上表，得到白葡萄酒的理化指标与酿制白葡萄酒的酿酒葡萄的理化指标之间的相关程度如下:
白葡萄酒中的单宁与酿酒葡萄的DPPH自由基、葡萄总黄酮、谷氨酸、异亮氨酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的总酚与酿酒葡萄中的葡萄总黄酮显著相关，与酿酒葡萄中的多酚氧化酶活力、DPPH自由基、谷氨酸低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的酒总黄酮与酿酒葡萄中的葡萄总黄酮显著相关，与酿酒葡萄中的苹果酸低度相关，与其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的白藜芦醇与酿酒葡萄的主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的DPPH半抑制体积与酿酒葡萄中的多酚氧化酶活力、DPPH自由基、葡萄总黄酮、异亮氨酸低速相关，与其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的L与酿酒葡萄中的出汁率、谷氨酸显著相关，与酿酒葡萄中的固酸比、甘氨酸低度相关，与其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的a*与酿酒葡萄中的苹果酸、葡萄总黄酮、出汁率低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
白葡萄酒中的b*与酿酒葡萄中的出汁率显著相关，与酿酒葡萄中的固酸比、谷氨酸低度相关，与酿酒葡萄中的其他主要理化指标微弱相关。
问题四：酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响
查阅相关资料，葡萄的质量受到很多因素的影响，如酿酒葡萄的理化指标，芳香物质的多少以及酿酒方法环境等[7]。
为了分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，本文根据问题二和问题三的分析，参考葡萄的理化指标中的主成分，葡萄酒的理化指标，葡萄的芳香物质以及葡萄酒中的芳香物质，欲对葡萄酒的质量进行相关性分析。
葡萄和葡萄酒的芳香物质成分过多，本文再次运用主成分分析法对其进行降维分析。
用SPSS软件分析得到芳香物质的主成分如下：
红葡萄：
2-辛酮、1-庚醇、1-壬醇、(E)-3,7-二甲基-2,6-辛二烯-1-醇、乙醛，苯乙醛；
白葡萄：
乙酸己酯、(Z)-乙-庚烯醛、1-壬醇、壬酸乙酯、(Z)-3,7-二甲基-2,6-辛二烯醛、辛酸乙酯、反式-2-壬烯酸、1-庚醇、1-辛醇；
红葡萄酒：
异山梨糖醇、2,5-二（1,1-二甲基乙基）-1,4,-苯二醇、5-甲基糖醛、2-甲基-1-丙醇、乙酸异戊酯、3-甲硫基-1-丙醇、3,7-二甲基-1,5,7-辛三烯-3-醇、香叶基乙醚；
白葡萄酒：
辛酸乙酯、（R）-3,7-二甲基、乳酸乙酯、2-壬醇、丙酸乙酯、苯乙烯、2-己丙烯酸乙酯、乙酸-2-甲基丙基酯、乙酸正丙基、3,7-二甲基-1,6-辛二烯-3-醇。
下面运用相关性分析法对酿酒葡萄和葡萄酒的主要理化指标，葡萄和葡萄酒的芳香物质的主要成分与葡萄酒质量之间的相关性进行分析：
葡萄酒质量与酿酒葡萄的理化指标的相关性分析结果在问题二中已经给出。
为简单起见，对于附件3中的芳香物质用编号来代替，如葡萄酒的芳香物质按附件所给的顺序用酒芳香1~酒芳香73进行编号，葡萄的芳香物质按附件所给顺序用葡萄芳香1~葡萄芳香55进行编号。
下面两表为其余因素的相关性分析结果：
表11 各因素对红葡萄酒质量相关性
表12 各因素对白葡萄酒的相关性
分析上表，为了更合理更清晰的解释酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄或葡萄
酒中的芳香物质与葡萄酒质量的关联程度，去除与葡萄酒质量相关程度极其微弱（即ρ<）的因素：例如红葡萄酒质量的相关的因素去除酿酒葡萄中的葡萄糖、褐变度、||0.1
丝氨酸、H1、红酒芳香39、红酒芳香28、红酒芳香11、葡萄芳香35、葡萄芳香25。
取剩下的因素作为自变量，葡萄酒质量为因变量，运用多元线性回归模型建立相应
函数关系。
设y 是一个可观测的随机变量，它受到p 个非随机因索12,,,p x x x L 和随机因素ε的影响，y 若与12,,,p x x x L 有如下线性关系：
ε
βββ++++=p p x x y Λ110
其中01,,,p βββL 是1p +个未知参数，ε是不可测的随机误差，且通常假定
2~(0,)N εσ.上式为多元线性回归模型[8]。
本文建立以葡萄和葡萄酒的理化特性、葡萄和葡萄酒的芳香物质为自变量，葡萄质量为因变量的函数：
红葡萄 24
1i i i y a x e ==+∑
白葡萄 31
'
''1
i i i y b x e ==+∑
其中，i a 为与红葡萄酒质量相关的各因素的系数；i b 为与白葡萄酒质量相关的各因素的系数；',e e 为常数。
借助MATLAB 软件解得常数e 为184.863，各理化特性的系数为：、
表13 红葡萄酒函数的系数
表14 白葡萄酒函数的系数
综合考虑相关性分析结果与多元线性回归模型的结果，可以看出葡萄酒的质量与酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标，酿酒葡萄和葡萄的芳香物质紧密相关，不能单纯的通过酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量，还应综合考虑芳香物质等其他因素对其的影响。
事实上，本文查阅相关资料后发现，葡萄酒的质量受也很多外在因素的影响。葡萄酒是人和自然关系的产物，是人在一定的气候、土壤等生态条件下，采用相应的栽培技术，种植一定的葡萄品种，收获其果实，通过相应的工艺进行酿造的结果[9]。因此，原产地的生态条件、葡萄品种以及人所采用的栽培、采收、酿造方式等，决定了葡萄酒的质量和风格。因此，影响葡萄酒质量和风格的因素可分为自然因素和人为因素两大类。自然因素包括气候、地质、土壤等生态条件和与之相适应的品种；人为因素包括与自然因素相适应的栽培管理措施和酿造、贮藏方式等。酿酒时贮藏的温度，湿度，紫外线，震荡，通风情况，摆置角度以及贮藏年份都会造成葡萄酒口感变化。要对葡萄酒质量有一个更加客观与信服的评价，必须综合考虑各方面因素，而不能仅从酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标方面得出结论。同时也说明了高品质的葡萄酒的酿造过程是十分精细的，从葡萄的选取到酿造都需要经验与技术的结合。
五：模型评价
模型优点：
本文应用降维的思想用主成分分析法对酿酒葡萄、葡萄酒的理化指标以及芳香物质中的各种成分进行筛选，将多个变量综合为少数几个代表性变量，能够代表原始变量的绝大多数信息。
相关分析法分析了理化指标、芳香物质和葡萄酒的质量之间的定量关系，使得我们可以忽略理化指标中一些对酿酒葡萄分级和葡萄酒质量影响不明显的不相关和微弱相
关的因素。
利用多元线性回归模型，综合考虑了与葡萄酒质量紧密相关的各因素，从而更为准确的对葡萄酒的质量进行定量判断。
模型缺点：
由于本文对葡萄和葡萄酒的一级二级理化指标和芳香物质中的各种成分都进行了
分析和筛选，使得计算量较大并且比较繁琐。
六：参考文献
[1] 徐洪文，关于“显著性检验”问题的讨论，宁夏大学学报，第28卷：146-147,2007。
[2] 王国胜，农业科研中显著性检验与显著性水平的讨论，安徽农业科学，第35卷第19期：5676-5677，2007。
[3] 黄长友，中药微量元素的主成分分析，广东微量元素科学，第14卷第4期：40-41,2007。
[4] 叶晓枫王志良，主成分分析法在水资源评价中的应用，河南大学学报，第37卷第3期：277-279,2007。
[5] 郑德如，回归分析和相关分析，上海：上海人民出版社，52-69,1984。
[6] 张丽芝，贺兰山东麓红葡萄酒等级划分客观标准的初步研究，中国食物与营养，第18卷第3期：30-31,2012。
[7] 林翠香，基于数据挖掘的葡萄酒质量识别，中南大学硕士生论文，2010。
[8] 李继成，数学实验，北京：高等教育出版社，188-194,2009。
[9] 王喜娥，正确储存葡萄酒提高葡萄酒质量，农业科学，第9期：55-57,2011。
七、附录
附录1：
使用spss软件进行方差分析、主成分分析、相关性分析；
使用matlab软件进行多元线性回归分析。
附录2：
问题一的方差分析的源程序见“J0113源程序”文件夹中的“问题一”子文件夹中的“白葡萄酒方差分析数据.sav”和“红酒评分方差分析数据.sav”。
附录3：
问题一的方差分析的原始结果见“J0113源程序”文件夹中的“问题一”子文件夹中的“白葡萄酒方差分析结果.spv”和“红酒评分方差分析结果.spv”。
附录4：
问题二的酿酒葡萄的理化指标的主成分分析的源程序见“J0113源程序”文件夹中的“问题二”字文件夹中的“白酿酒葡萄主成分分析数据.sav”和“红酿酒葡萄主成分分析数据.sav”。
附录5：
问题二的酿酒葡萄的理化指标的主成分分析的原始结果见“J0113源程序”文件夹中的“问题二”字文件夹中的“白酿酒葡萄主成分分析结果.spv”和“红酿酒葡萄主成分分析结果.spv”。
附录6：
问题二的葡萄酒质量与酿酒葡萄的主要理化指标的相关性分析源程序见“J0113源程序”文件夹中的“问题二”字文件夹中的“白酒相关分析数据.sav”和“红酒相关分析数据.sav”。
附录7：
问题二的葡萄酒质量与酿酒葡萄的主要理化指标的相关性分析原始结果见“J0113源程序”文件夹中的“问题二”字文件夹中的“白酒相关分析结果.spv”和“红酒相关
葡萄酒的评价完整版
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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他公开的资料（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、期刊和其他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： 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）：
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
葡萄酒的评价方法研究 摘要 在本文中，我们分析葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与所酿的葡萄酒的质量之间的关系，研究能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。 针对问题一，本文分析了所给附件1中两组评酒员对不同葡萄酒样品的评价结果，运用方差分析法来分析两组评价结果差异的显着性。在显着性水平取为0.05的情况下，发现两组评价结果的均值和方差均满足齐性，即两组评酒员的评价结果没有显着性差异。因无显着差异，本文把两组评酒员的评分的总均值作为葡萄酒评分的期望值，计算两组评酒员对于各酒样品评分的方差并求和，结果显示第二组的总方差明显小于第一组，即其评分稳定性更高，得出第二组的评价结果更可信。 针对问题二，本文借助问题一中第二组的评价结果，将葡萄酒的质量数量化。运用主成分分析方法，得出酿酒葡萄的主要理化指标，在此基础上运用相关性分析法，分析了酿酒葡萄的主要理化指标和葡萄酒质量的相关程度，将酿酒葡萄的主要理化指标的加权平均值作为葡萄分级的标准，其中权重取为理化指标的相关系数。把各葡萄样品的主要理化指标代入表达式，得到最终加权平均值，对其划分级别，并作为葡萄的级别。结果显示红葡萄样品集中在第2,3,4级，而白葡萄大多数集中在第2级（级别数值越小代表葡萄质量越好）。 针对问题三，本文依据问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分析法，分析了葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的主要理化指标之间的相关程度，我们得到的主要结论为：红葡萄酒中的花色苷与酿酒葡萄中的DPPH自由基、褐变度显着相关，与酿酒葡萄的出汁率、槲皮素、柠檬酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关；白葡萄酒中的单宁与酿酒葡萄的DPPH自由基、葡萄总黄酮、谷氨酸、异亮氨酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标微弱相关。 针对问题四，考虑到除葡萄与葡萄酒的理化指标外，葡萄与葡萄酒的芳香物质可能对葡萄质量也会造成影响。首先，运用主成分分析法，得出芳香物质中的主要成分，并借助问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分析法，综合分析了葡萄酒质量受酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标、酿酒葡萄和葡萄酒中的芳香物质的影响程度。根据所得结果，取与葡萄酒质量关联程度较大的因素作为自变量，以葡萄酒质量作为因变量，运用多元线性回归模型建立相应的函数关系。通过上述定性与定量分析，说明葡萄酒的质量受葡萄和葡萄酒中芳香物质的影响，因此不能仅以葡萄和葡萄酒的理化指标判别葡萄酒的质量。 以上结果具有较高的可靠性和可行性，对于葡萄酒的评价具有一定的指导意义。关键词：葡萄酒质量理化指标方差分析主成分分析多元线性回归相关性分析 一：问题重述
葡萄酒评价指标
葡萄酒评价指标 区分好坏葡萄酒没有具体的绝对的量化标准，目前权威的葡萄酒评分系统主要是美国著名的葡萄酒评论家罗伯特·帕克，帕克推崇的是葡萄酒100分制评分体系；以及大家俗称的3W1D也是世界葡萄酒评分系统中的权威。 帕克的100分制给葡萄酒的打分范围是50-100，基于以下四个因素：外观，香气，风味，总体质量或潜力。帕克将葡萄酒分成四个档次(从50-100分)，具体的打分体系如下： 96-100 Extraordinary 经典：顶级葡萄酒。 90-95 Outstanding 优秀：具有高级品味特征和口感的葡萄酒。 80-89 Above average 优良：口感纯正、制作优良的葡萄酒。 70-79 Average 一般：略有瑕疵，但口感无尚大碍的葡萄酒。 60-69 Below average 低于一般：不值得推荐 50-59 Unacceptable 次品 一般帕克的评分系统会给每一款酒一个基础的分数（50分）。在50分的基础上，按酒的质量特点加分。 酒的颜色和外观值5分，好的葡萄酒的外观应该澄亮透明（深颜色的酒可以不透明），有光泽，其颜色与酒的名称相符，色泽自然、悦目。 然后，酒香值15分，取决于香气的浓度、复杂度和纯粹感，香气应该是葡萄的果香（比如赤霞珠的黑醋栗香气、黑比诺的樱桃香气、霞多丽的热带水果香气）、发酵的酒香、陈酿的醇香（橡木桶陈酿及瓶内陈酿组成的香气，主要包括花香、果香、辛香料香、动物香、矿物香、动物香、焙烤香等香气类型），这些香气应该平衡、协调、融为一体，香气幽雅，令人愉快； 酒的口感和后味值20分，好的葡萄酒其口感应该是舒畅愉悦的，各种香味应细腻、柔和，酒体丰满完整，有层次感和结构感，果味、单宁、酒精、酸度、甘油、糖分均衡，余味绵长；最后，酒的总体质量水平或者演化进步的潜力，也就是说陈化的潜力，值10分。 3W指WA、WS、WE WA是《葡萄酒倡导家》杂志Wine Advocate journal 即罗伯特·帕克的评分 WS是《葡萄酒观察家》Wine Spectator magazine杂志，该杂志同样为美国最具影响力的杂志之一，同样倡导百分制，基本思路与帕克类似，但《葡萄酒观察家》拥有众多的优秀评酒师，通过蒙瓶试酒，多方面综合结果，所以评分相对较中立。 分数解释 96-100 经典的，绝佳的
有关葡萄酒评价的数学建模论文
葡萄酒的评价 摘要 本文主要采用数学统计与分析方法，利用EXCEL,MATLAB等工具解决了有关葡萄酒质量评价的一系列问题。 关于问题一，分析判断两组评酒员评价结果有无显著性差异及哪组结果更可信。首先我们采用t-检验法，根据T值判断差异的显著性，代入数据后求得 P T t 双尾=0.00065<0.01，即两组评价结果差异性显著。然后将第一组10位() 评酒员对于酒样品所给评分的方差值与第二组10位评酒员对于酒样品所给评分的方差值做比较，得出第一组的方差较大，所以认为第一组评酒员打分较为严格，即更可信。 关于问题二，在不确定酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系的情况下，运用主成分分析法粪别根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行了分级，将红葡萄、白葡萄各分成了优质、较好、一般、劣质四个等级，结果详见表5.2.1至表5.2.4。 关于问题三，采用回归分析法，计算出酿酒葡萄与葡萄酒所共有的理化指标之间的相关系数，结果详见表5.3.1和表5.3.2，其相关系数的绝对值越大表示联系程度越紧密。 关于问题四，首先根据问题三的结果可知酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，将分析过程简化为只考虑葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。然后查阅资料结合附表1，总结出口感和外观为葡萄酒质量的决定因素，而总酚、色泽、花色苷这三个理化指标为主要影响葡萄酒质量的因素。最后结合附件3，发现芳香物质对葡萄酒质量也有影响，否定了用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的可行性。 关键词：葡萄酒质量的评价EXCEL MATLAB 、主成分分析相关系数T-检验
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？ 2.问题分析 问题一要分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异并判断哪一组结果更可信。由于题目中有数据缺失和错误数据，我们采用曲线拟合处理这一问题。因为所给数据是小样本，总体标准差 未知的正态分布资料，因此采用T检验，根据所求得的P值判断两个平均数的差异是否显著。然后将第一组10位评酒员对于酒样品所给评分的方差值与第二组10位评酒员对于酒样品所给评分的方差值做比较，方差大的一组则说明其打分较为严格，即说明他们对待评酒较为认真，从而认为其较为可信。 问题二要求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。考虑到不清楚葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量之间的关系，所以分为两种情况进行分组分析。首先根据酿酒葡萄的理化指标,采用主成分分析法给酿酒葡萄综合评分并排序，根据综合评分的排序结果对酿酒葡萄样品分级；然后将问题一所得出的较为可信的一组酒样品的评分作为葡萄酒的质量并以此分级，此即为各葡萄酒样品对应的酿酒葡萄样品的另一种分级情况。 问题三要求分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，即要求得出它们各项理化指标之间联系的紧密程度，所以采用回归分析的方法计算它们的各理化指标的相关系数，然后以相关系数的绝对值大小表示它们之间联系的紧密程度。 问题四要求探究酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并判断用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的可行性。考虑到问题三已经得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的联系，且葡萄酒的理化指标相对较少，因此选择分析葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。可以通过前面的结果，得出葡萄酒的理化指标对葡萄酒产生影响的几个主要因素，再依据这几个因素结合葡萄酒质量排序，便可以得出这几个因素对葡萄酒质量的影响。第二小问将附表3中的芳香物质考虑进来，判断其对葡萄酒质量是否有影响，从而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。
(精编)葡萄酒质量的评价
(精编)葡萄酒质量的评 价
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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他公开的资料（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、期刊和其他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）： A （隐去论文作者相关信息） 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）： 2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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，结合数据分析，发现对于红葡酒有的评价结果存在显著性差异，对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。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著性差异，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模型用克伦巴赫系数衡量，并结合检验，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
葡萄酒生产工艺论文
摘要：本文主要论述了干红葡萄酒生产技术及关键点控制，干红葡萄酒的生产关键点主要有：优选原料、严格控制工艺条件、防止金属污染和做好澄清处理，根据质量确定技术方案。 关键词：干红葡萄酒工艺控制 前言 世界生产葡萄酒的历史已有5000多年，在我国也有2000多年的历史了。但由于受经济、酒文化、生活习惯、饮食习惯等多方面的影响，葡萄酒工业生产经历了几起几落的考验，直至二十世纪九十年代后期才开始进入较为正规生产轨道。葡萄酒的种类很多，风格各异，按照不同的方法可以将葡萄酒分为若干类。我们谈到的干红葡萄酒和干白葡萄酒。 虽然葡萄酒的种类很多，风格，口味各异，但其主要生产工艺和主要成分却大致相同。葡萄酒的生产酿造，离不开葡萄原料，酿酒设备及酿造葡萄酒的工艺技术，三者缺一不可。要酿造好的葡萄酒，首先要有好的葡萄原料，葡萄原料奠定了葡萄酒质量的物质基础。葡萄酒质量的好坏，主要取决于葡萄原料的质量，因为不同的葡萄品种达到生理成热以后，具有不同的香型，不同的糖酸比。其次要有符合工艺要求的酿酒设备，第三要有科学合理的工艺技术。原料和设备是硬件，工艺技术是软件。在硬件规定的前提下，产品质量的差异就只能取决于酿造葡萄酒的工艺技术和严格的质量控制。 1.葡萄酒的起源 关于葡萄酒的起源，众说纷纭，有的说，起源于古埃及，或古希腊，抑或希腊克里特岛（clete）。而据现有的葡萄酒档案资料来研究分析，确切的说，应是一万年前我们共同的祖先酿造了葡萄酒，从而随着葡萄酒文化流传到今天。据史料表明，葡萄栽培和酿造技术，是随着旅行者和新疆的疆土征服者，从小亚西亚（AalaMinon）和埃及，在到达希腊及其诸海岛之前，先流传到希腊的克里特岛，再经意大利的西西里岛，北非的利比亚和意大利，从海上到达法国濒临地中海东南的瓦尔省（Var）境内靠海的普罗旺斯地区和西班牙沿海地区；与此同时，通过陆路，由欧洲的多瑙河河谷进入中欧诸国。 1.1 据考古记载 在古埃及，特别在尼罗河河谷地带，从发掘的墓葬群中，考古学家发现一种底部小圆，肚粗圆，上部颈口大的盛液体的土罐陪葬品；经考证，这是古埃及人用来装葡萄酒或油的土陶罐；在古希腊，在考古发掘中，在一座墓穴里，发现墓壁上有一幅公元前二世纪的浮雕；希腊阿波罗（Apollon）和胜利女神（Vlctolre）共向造物主（God）贡献葡萄的景观；在埃及十八代王朝时期的那黑特（Nakht）古墓中，发掘出一幅壁面（
2012数学建模A葡萄酒的评价
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他公开的资料（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、期刊和其他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）： A 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： 2012 年 9 月 7 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）：
葡萄酒的评价 摘要 目前，葡萄酒备受大家的青睐，其质量也日益受到人们的关注。葡萄酒的质量与酿 酒葡萄的好坏有直接关系，葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标会在一定程度上反应葡萄酒和 酿酒葡萄的质量。 对于问题1，我们采用方差分析的方法建模解决。基本思路是：对两组评酒员的评 价结果进行单因素方差分析，然后再用F检验对得出的结果进行进一步验证，得出两组 评酒员的评价结果无显著性差异，通过比较两组评酒员评价结果的方差值，得出第二组 的结果更可信。 对于问题2，我们采用主成分分析方法，建立综合评价模型，对酿酒葡萄进行分级。 基本思路是运用因子分析的方法，以特征值大于1为标准，得出酿酒葡萄理化指标的8 种主成分，在此基础上把综合因子作为一项排名指标，结合问题1得出的葡萄酒的质量， 对酿酒葡萄进行排名，用两种排名的名次之和作为对酿酒葡萄分级的主要依据。此方法 消除了主观加权的盲目性，保证了分级的客观性；避免了两个指标中因某一指标数值上 远远大于另一指标而使另一指标对排名起不到作用的现象的发生。最终将酿酒葡萄分为 了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级。 对于问题3，我们对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标中具有可比性的同类指标一一对 比，经相关性检验得到他们具有显著的线性相关性，进而用线性回归的方法得出回归方 程，找到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系。 对于问题4，先将酿酒葡萄和葡萄酒的量化指标进行无量纲化处理，用F检验验证两组值的相似程度为1，得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标会对葡萄酒质量产生影响，所以可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评判葡萄酒的质量。 文章最后对论文的优缺点做了评价，并给出了一些改进方向，以利于在实际中应用 和推广。 关键词：方差分析；因子分析；主成分分析法；线性回归分析；SPSS软件；F检验
葡萄酒的评价优秀论文
题目葡萄酒的评价 摘要 近年来，我国掀起了一场葡萄酒热，对葡萄酒的需求与日俱增，特别是随着食品科学技术的发展，人们不再满足传统感官评价葡萄酒的水平，如何运用数据资料定量研究葡萄酒的品质，加快建立葡萄酒市场指标规则成为人们关注的焦点。随着经济的高速发展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢迎，大量的古籍表明，中国是世界葡萄的起源中心，所以也很有可能是葡萄酒的起源国家。早在我国文化巨著诗经中，就有元代的酒，比起前代来要丰富得多。红葡萄酒十分常见，而对应的白葡萄酒，能使人精神焕发，心身舒泰，当然还能解渴，使人陶然而醉。白葡萄酒往往比红葡萄酒更具异香之质，而酿造能让它的芳香更上层楼。白葡萄酒往往不像红葡萄酒那样贮藏愈久愈好，而能发展其复合性，在瓶中渐渐演化、增加风味的白葡萄酒就更少了。 本文对影响葡萄酒品酒员对葡萄酒质量评价的因素进行分析，建立数学模型。问题一根据层次分析法对品酒员自己的嗅觉、味觉以及品酒场所和心情因素分析影响葡萄酒品酒员品酒好坏的因素并对这些因素进行排序。通过建立层次分析，然后构造判断矩阵同时赋值的方法，用matlab求出该矩阵最大特征值及此特征值对应的特征向量对u进行归一化处理，得出权重系数向量，对权重系数向量进行一致性检验。 问题二要求研究两组品酒员的评价结果有无显著性差异，这便可通过葡萄酒品尝评分表中第一组和二组白葡萄酒和红葡萄酒进行分析比较，每组都十人，从酒的外观分析(澄清度、色调)，香气分析（纯正度、浓度、质量），口感分析（纯正度、浓度、持久性、质量），最后得出酒样的整体评价，由于数据量大，涉及因素多，我们无法甄别，本文用spass软件进行分析，求出每位评酒员对每种葡萄酒样品的各项指标的均值，通过对各项指标的离散系数进行分析。通过一致性检验的方法得出两组具有显著性差异，得出结论第一组更可信。 关键词层次分析法一致性检验matlab s p a s s
葡萄与葡萄酒文化论文
湖南农业大学课程论文 学院：食品科学与技术学院班级:食质二班 姓名：刘晓鸣学号：201440718212 课程论文题目：浅谈葡萄酒鉴赏 课程名称：葡萄与葡萄酒文化 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
浅谈葡萄酒鉴赏 学生：刘晓鸣 (食品科技学院14食质二班，学号201440718212) 摘要：文中主要介绍了葡萄酒的鉴赏方法及饮用储藏等 关键词：葡萄酒、饮用、礼仪、品尝、风味、存放 葡萄酒是大地的儿子。在人类悉心的照料下茁壮成长。从采摘、酿造、陈年到装瓶，就像一个人从出生、成长到成熟的过程。各个地域的葡萄酒跟人一样，有不同的个性和特色，有不同的生涯和成就。不过，他们都拥有一个共同的特点：给人们带来健康、快乐和享受！ 一、葡萄酒的饮用 葡萄酒是世界上最古老的饮料之一，几个世纪以来一直被用于各种庆典宴会，它可以在饭桌上给人们带来很多乐趣。通常使用开瓶器开葡萄酒瓶，先初去瓶口封盖，再将起子钻入葡萄酒瓶的软木塞中，最后将软木塞慢慢拉出酒瓶。几乎所有的感官都可用来享受葡萄酒的乐趣。首先用眼看葡萄酒以判断其清澈度和颜色；然后用鼻子闻葡萄酒的香气；最后将葡萄酒送入口中，滑过舌头，充满口腔，咽入腹中，感觉其中。 干白酒口感清爽，酸度高，最常用来当餐前酒，或搭配前菜中的生蚝等蚌壳类的海鲜。主菜方面以清淡的蒸、烤鱼类，或水煮海鲜最对味，味道浓一点的酒，可以配简单的鸡肉或猪肉。乳酪方面则可以试试酸度高的羊奶乳酪。 大部分的玫瑰红酒都属清淡型，以新鲜果香为主，以配简单的菜肴为主。最适合搭配夏季清淡的食物，生菜沙拉、凉菜类和白肉等。此外地中海区用橄榄油和蒜头调味的菜也很适合。玫瑰红酒的口感比较没有特性，经常用来配比较难配的菜，如醋、蒜头加得很多的食物，即使不是特别好的组合，但也不会大离谱。 二、葡萄酒的礼仪 1、倒酒 倒酒时最多将酒倒至杯中三分之一处，即约在杯身直径最大处就足矣。气泡
基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2015, 4(4), 376-384 Published Online November 2015 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/4a13293424.html,/journal/aam https://www.wendangku.net/doc/4a13293424.html,/10.12677/aam.2015.44047 The Study on Evaluation System of Wine Based on Data Mining Sizhe Wang1, Zhigang Wang2*, Yong He2 1Automation Professional Class 1301, School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha Hunan 2College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou Hainan Received: Nov. 8th, 2015; accepted: Nov. 23rd, 2015; published: Nov. 30th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/4a13293424.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on Question A of Mathematical Contest in Modeling for college students in 2012, the empha-sis in this paper is mainly on the establishment of evaluation system of wine based on data mining technology. The wine quality is determined by the score of the wine tasting. We analyze the credi-bility of the liquor score by one-way ANOVA. We classify the wine grape by extracting common factors of some physical and chemical indicators from the wine grape, and by clustering the factor score and wine score. The stepwise regression model is established through the correlation be-tween the physical and chemical indicators and the physical and chemical indicators of wine grapes. By the regression model between the aroma substances and the score of the wine, the key physical and chemical indicators of wine quality will be found. In the end, some shortcomings of current rating system of wine will be pointed out. Keywords Evaluation System of the Wine, Data Mining Technology, One-Way ANOVA, Cluster Analysis, Regression Analysis 基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究 王思哲1，王志刚2*，何勇2 1中南大学信息科学与工程学院自动化专业1301班，湖南长沙 2海南大学信息科学技术学院，海南海口 *通讯作者。
葡萄酒的评价论文 (2)
葡萄酒的评价 摘要 随着时代的进步，经济的发展，葡萄酒渐渐地走进百姓的生活。评判葡萄酒的方法则是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。评酒员品尝葡萄酒并对其打分，通过求和确定葡萄酒的质量。本文通过对所给数据的观察分析，先对数据预处理，再建立相对较好的模型评价葡萄酒的质量。 对于问题一，首先我们利用MATLAB软件制作Q-Q图，根据所得到的图观察得到，这些点可近似拟合成一条直线，从而证明该组数据满足正态分布。然后利用T-检验方法判断评酒员的评价有无显著差异，最终得出两组评酒员的评价结果存在显著性差异的结论。关于哪组评价结果更可信的问题，我们采用了方差分析法，根据所得到的红、白葡萄酒均值和方差表，经过计算比较，我们发现第二组的方差小于第一组的方差。由于方差越小则数据越稳定，于是我们得到第二组评酒员的评价结果更可信的结论。 对于问题二，我们选择利用灰色关联分析法。我们根据附件一中评分员的评分得出葡萄酒的得分，并对其标准化，将所得的数据作为葡萄酒质量的评分。对于酿酒葡萄的理化指标，首先我们通过参考文献确定对葡萄酒影响较大的酿酒葡萄的理化指标，再采用均值化无差异法对数据求标准化值，然后利用变异系数法求得筛选出来的葡萄的理化指标的权重，通过计算权重和标准化值最后求得酿酒葡萄的综合评分。再用均值化无差异法求葡萄和葡萄酒的标准化值。将所得到的两组数据做和并排序，从而将酿酒葡萄划分为优、良、中、差四个等级。 对于问题三， 对于问题四， 关键词：品评葡萄酒 T-检验方法正态分布 MATLAB Q-Q图方差分析法灰色关联分析法均值化无差异法变异系数法 一、问题的重述 葡萄酒是由新鲜的葡萄或者葡萄汁经过发酵而成的酒精饮料。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。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。尝试建立数学模型解决如下问题： 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？
数学建模A葡萄酒的评价完整版
数学建模A葡萄酒的评 价 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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他公开 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、期刊和其他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）： A 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： 2012 年 9 月 7 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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 目前，葡萄酒备受大家的青睐，其质量也日益受到人们的关注。葡萄酒的质量与 酿酒葡萄的好坏有直接关系，葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标会在一定程度上反应葡萄 酒和酿酒葡萄的质量。 对于问题1，我们采用方差分析的方法建模解决。基本思路是：对两组评酒员的评 价结果进行单因素方差分析，然后再用F检验对得出的结果进行进一步验证，得出两 组评酒员的评价结果无显着性差异，通过比较两组评酒员评价结果的方差值，得出第 二组的结果更可信。 对于问题2，我们采用主成分分析方法，建立综合评价模型，对酿酒葡萄进行分 级。基本思路是运用因子分析的方法，以特征值大于1为标准，得出酿酒葡萄理化指 标的8种主成分，在此基础上把综合因子作为一项排名指标，结合问题1得出的葡萄 酒的质量，对酿酒葡萄进行排名，用两种排名的名次之和作为对酿酒葡萄分级的主要 依据。此方法消除了主观加权的盲目性，保证了分级的客观性；避免了两个指标中因 某一指标数值上远远大于另一指标而使另一指标对排名起不到作用的现象的发生。最 终将酿酒葡萄分为了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级。 对于问题3，我们对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标中具有可比性的同类指标一一对 比，经相关性检验得到他们具有显着的线性相关性，进而用线性回归的方法得出回归 方程，找到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系。 对于问题4，先将酿酒葡萄和葡萄酒的量化指标进行无量纲化处理，用F检验验证两组值的相似程度为1，得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标会对葡萄酒质量产生影响，所以可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评判葡萄酒的质量。 文章最后对论文的优缺点做了评价，并给出了一些改进方向，以利于在实际中应 用和推广。 关键词：方差分析；因子分析；主成分分析法；线性回归分析；SPSS软件；F检验 1．问题的重述 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的的评酒员进行品评。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给出了某一年分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又无明显差异，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关系。
葡萄酒论文葡萄酒的分析及等级划分
葡萄酒的分析及等级划分 [摘要]由于经济全球化越来越广泛，西方文化的逐渐渗入中国的东方文化，葡萄酒越来越被大众接受，其营养价值和保健价值也逐渐受到人们重视，葡萄酒认证和质量评价逐渐得到关注，因此我们想要对其进行研究。我们寻找到两组各10个评酒员对红白葡萄酒的评分数据以及葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标来对葡萄酒进行分析及等级划分。首先先验证各组评分数据是否满足正态分布，再对红白葡萄酒的两组数据分别采用配对T检验检验两组数据是否有显著性差异，再根据方差判断哪组数据较为可靠。由于同一等级物品，其特性相近，因此用可靠的那组评分数据综合酿酒葡萄的理化指标采用聚类分析，对酿酒葡萄进行等级划分，各分为四个等级，用每个等级的中所有葡萄酒平均得分作为该等级的酿酒葡萄分数。查阅资料，分析可知酿酒葡萄的理化指标影响了葡萄酒的理化指标，因此考虑建立模型，描述一个葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的多个指标之间的关系，通过这种联系分析酿酒葡萄指标对葡萄酒理化指标的影响。最后用葡萄酒的得分作为葡萄酒的质量标准，综合剔除指标后的酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行回归分析，并观察回归性是否显著。以此判断葡萄酒质量是否可以运用这两种指标来评价。 【关键词】正态检验；配对T检验；聚类分析；逐步回归分析 1．引言 葡萄酒中含有丰富的营养物质,至今多达 600 种以上的物质被测定出来。葡萄具有的营养和医疗作用很早就被认识, 葡萄酒因其特殊的营养价值和较好的保健效果，越来越受到广大消费者的欢迎。在此形势下，葡萄酒认证和质量评价得到关注。葡萄酒的质量，即葡萄酒优秀的程度, 它是产品的一种特性,且决定购买者的可接受性。因此,葡萄酒能够满足人类需求的各种特性的总和即构成了它的质量。葡萄酒认证保证了市场中酒的质量，同时保护了消费者的利益。葡萄酒的认证包括理化性质分析、感官评价、物理化学指标、卫生指标等手段。质量评价是认证中的重要阶段，它有益于提高葡萄酒的酿造工艺，同时为市场定位提供决策信息。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的质量。葡萄酒的每一项理化指标是其质量的单一体现,而感官指标则是葡萄酒质量的综合概括,换句话说,一个理化指标、卫生指标都合格的葡萄酒未必是高质量的葡萄酒。在今后的一个时期，我们需要做的是从葡萄酒的特点出发，围绕葡萄和葡萄酒理化指标、感官指标等众多因素对葡萄酒质量的联系进行研究，尽可能确定较为合理的葡萄酒质量评价标准，既保证市场中酒的质量，保护消费者利益，又能为市场定位提供决策信息，达到经济效益的目的，从而实现双赢。 2．模型假设 2.1假设品酒员给出的评价能够真实客观地反应葡萄酒的情况 2.2葡萄酒的质量只与酿酒葡萄有关，忽略人为干扰、酿造过程中的环境差别,如温度、湿度等因素 2.3每个评酒员对不同葡萄酒样品的评分是不受主观因素影响的，即各评分结果相互独立 2.4假设数据来源真实有效，数据的误差皆在可接受范围之内
葡萄酒论文解析
浅谈葡萄酒的知识与制作工艺 成绩评定教师签名： 日期：年月日 小谈生活中该懂的葡萄酒知识 学生：韩跃 (理学院10级应用化学2班，学号：201040205231) 摘要：随着时代的迅猛发展，我们逐步走向小康，小资。人类更加注重生活的质量和品位。酒文化在中国源远流长，不少文人学士留下了斗酒、写诗、作画、养生、宴会、饯行等酒神佳话。酒作为一种特殊的文化载体，在人类交往中占有独特的地位。而今葡萄酒的发展前景越来越好，它不仅是餐桌上的浪漫点缀，也是生活中不可缺少的健康饮品。
关键词：葡萄酒、基础知识、发展史、 导入语：葡萄酒是国际上仅次于啤酒的第二大饮料酒，是发展潜力相当大的一个酒种, 仔细地了解葡萄酒及其发展历程会扩大我们的知识面，帮助我们提高鉴赏水平。 一、走进葡萄酒——葡萄酒小常识 现在葡萄酒在世界各地都十分畅销，人们慢慢的接受喜爱上了葡萄酒，便深入地了解葡萄酒，以下是葡萄酒的一些基础知识。 （一）、葡萄酒定义 按酿酒方法分类可将酒分为：1，酿造2，蒸馏3，配制 酿造酒：是原料经发酵酿制而成，但未经过深加工的酒，也称原汁酒，一般酒精含量不高。 葡萄酒：是以葡萄为原料，经榨汁发酵酿制而成的原汁酒，酒精含量大约在9.5°-13°之间。 葡萄酒是经过发酵的葡萄汁 （二）、葡萄酒的种类：（按照生产工艺） 1-无汽酒（餐酒）Still Wine 1〉红酒Red Wine 2〉白葡萄酒White Wine 3〉玫瑰红葡萄酒Rose Wine 1〉红葡萄酒：红葡萄酒是红皮或紫皮葡萄连皮带籽一块发酵并压榨成汁，使果实中的色素染入酒液中间再去皮渣酿造而得出的葡萄酒，酒液呈紫红色，鲜红色或宝石红〈含单宁酸较重，故保存期较长〉。 ——花都加本力苏维翁2006，张裕解百纳，华夏长城等均有生产此类葡萄酒 2〉白葡萄酒：白葡萄酒是用白皮或青皮葡萄，也有用的紫皮白肉葡萄，压榨成汁，先除 去皮种籽，再用葡萄汁发酵酿制而成的葡萄酒，酒液呈金黄色，淡黄色或 近似无色〈单宁酸含量较轻，故保存时间短。因而白葡萄酒需冷冻贮存〉。——阿尔萨斯之泪（法国），德古拉莎当妮（罗马尼亚），王朝半干白葡萄酒等均有生产此类葡萄酒 3〉玫瑰红葡萄酒：是用红、白葡萄酿制，磨碎连皮和种子一起发酵一两个月，使液汁中留下部分色素然后榨汁发酵。 ——梅洛玫瑰红酒（西班牙），贝灵哲加州白仙芬黛 2006（美国）等均有生产此类葡萄酒。
葡萄酒评语
葡萄酒评语 篇一：葡萄酒评价 葡萄酒的评价 摘要 对于解决葡萄酒的评价问题及其之间的联系，需要运用到统计学中不同的分析方法，同时建立模型，再利用相应的软件进行求解。 针对问题一，通过分析十位评酒员对不同葡萄酒的打分进行统计整理，得到每位评酒员对所有酒样品的总得分，利用个spss软件，通过对总得分进行T检验分析得到均值，标准差，误差等相应的数据，可以得出两组评酒员的评价结果存在的差异性，根据数值比较可知，第二组评酒员评价结果之间的浮动较小，因此确定第二组的评价结果比较可信。 针对问题二，采用主成分分析和聚类分析对酿酒葡萄进行分级，首先通过spss软件对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，对主成分累计贡献率进行归一化分析得出其权重和酿酒葡萄中的主要物质的相关系数矩阵。再通过相关数据利用maTLaB得出聚类图。因为酿酒葡萄的组数较多，可将其分为4类，以便聚类图能清晰表明酿酒葡萄的等级。 针对问题三，运用spss软件及问题二的模型对酿酒葡萄和葡萄酒理化指标分析，从红葡萄和红葡萄就中提取9中主要物质（见表三1），
白葡萄与白葡萄酒中提取8中主要物质（见表四1）。再对酿酒葡萄和葡萄酒理化指标进行通过典型相关分析。更加准确的反应出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间联系。 针对问题四，建立多元线性回归模型分析葡萄和葡萄酒的理化指标及芳香物质对葡萄酒的影响，利用spss软件得出图四和图六，由图中数值分析得出拟合线性回归的残差浮动区间为[-1,1],因此葡萄酒的质量可以由酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标以及芳香物质共同反应。 关键字：T检验、主成分分析、聚类分析、典型相关分析、多元线性回归分析 一问题重述 1.1问题背景与条件 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。 1.2预解决的问题 1、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，哪一组结信？ 2、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。 3、问题三分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标
评判葡萄酒品质的五项指标
评判葡萄酒品质的五项指标 由于从事WSET高级品酒师的教学工作，最经常被学生和爱好者问到的问题，莫过于怎样评价葡萄酒的品质。大家之所以对这个问题特别关心，可能是因为判断葡萄酒品质对学员的工作关系特别密切。葡萄酒行业的从业人员，免不了频繁的选酒和荐酒，如果判断品质的基本功掌握不好，自然无法胜任工作。对于葡萄酒爱好者而言，判断葡萄酒品质直接决定他们的购买行为，也会给葡萄酒的合理价格提供一个参考。 我个人觉得，葡萄酒和任何的食品与饮料一样，都存在“萝卜白菜，各有所爱”的情况。但是，从葡萄酒品评的角度上来讲，就像艺术品的品鉴一样，有着它规范的一面。在我们判断葡萄酒的品质之前，首先需要判断的是葡萄酒是不是存在劣化的问题。葡萄酒的劣化会以带有不愉悦的气味为标志，在技术上我们认为这些不愉悦的气味是葡萄酒的缺陷。酒庄的卫生问题、酿造和陈年过程中氧气参与多少、存储不当或加入二氧化硫过多，都有可能会产生带有缺陷的气味。在葡萄酒竞赛中，会有专职的裁判来判断劣化问题，任何有缺陷气味的葡萄酒都被一票否决，不会进入到竞赛的下一轮环节。 当一款葡萄酒不存在气味缺陷的时候，我们就可以对它的品质来进行判断了。有一些葡萄酒从业人员，单纯地通过某种气味、酒体（口感）、果味、单宁或者酸甜度来判断和介绍葡萄酒的品质，这是不专业的做法。我们通常是从葡萄酒的浓郁度、复杂度、平衡性、回味和典型性这几个角度来对品质进行评价。
浓郁度是葡萄酒爱好者最容易识别的。很多朋友在品尝完葡萄酒后，都会指出这款葡萄酒品味是浓还是淡。其实浓郁度是分为嗅觉的浓度和味觉的浓度，这两部分浓度之间没有必然的关联。有时我们闻起来很酒香很深沉，但品尝起来，却发现浓郁度一般；也会有时发现闻到的气息比较微弱，但是味蕾对觉得味道很厚重。毋庸置疑，浓郁度越高，葡萄酒品质越好。 相比浓郁度来讲，复杂度要难得多。对复杂度的判断需要专业的葡萄酒气味训练，从而具备区分葡萄酒气味的能力。葡萄酒是一种果酒，它主要的味道，肯定是果味，这种果味，是来自葡萄本身的气味，我们称之为第一类气味。但是随着葡萄酒的桶中和瓶中陈年，会演变出香草、雪茄盒、烟草、烟薰、咖啡、焦糖、皮革、泥土、蘑茹等等气味。 如果这款葡萄酒只有果味，同时，如果它不具备能够陈年，香气能够演变的特征，这款葡萄酒注定就是一款果味为主的，适合立即饮用的葡萄酒。一款葡萄酒，只要能有三四种味道，就认为具备良好品质。但一款出色品质的葡萄酒，可能会有十几种以上的味道。 平衡性是一个让葡萄酒爱好者头痛的问题，因为它相对比较感性，不像浓郁度和复杂度这么容易量化。葡萄酒的平衡，最简单的理解就是，果味与甜度和酸度与单宁之间的逻辑关系。打个比方，对于一款干型白葡萄酒，它的甜度和单宁可能都不能被味觉识别，所以往往需要对等的果味和酸度来进行平衡。酸度太低，酒会给人以庸肿、笨拙的感觉，而果味太低，酒显得空洞、平坦。平衡性更深层研究的问题