【正文】 方差，我們可以用Matlab程序分別作出第一、二組的方差對比圖和t，F(xiàn)的檢驗，根據(jù)第一、二組的評價的方差的波動大小，我們就可以清晰地看出他們之間的變化差異。3. 分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。每個評酒員在對葡萄酒進行品嘗后對其分類指標(biāo)打分，然后求和得到其總分，從而確定葡萄酒的質(zhì)量。首先分析釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)間的聯(lián)系，葡萄酒中的花色苷、單寧、總酚、酒總黃酮、白黎蘆醇、DPPH半抑制體積、色澤等影響著葡萄酒的質(zhì)量。第二類，得分2～0： 2221。第二類：得分2～1，120。針對問題2：在附錄二中葡萄酒的理化指標(biāo)只取一級指標(biāo)，剔除二級指標(biāo)。我們先求出它們的方差進行對比，在評價酒的質(zhì)量的好壞時，要考慮外觀、香氣、口感和平衡（整體），將它們綜合起來才是評價葡萄酒的綜合標(biāo)準(zhǔn)。而中國古代即有各種野生葡萄，古人稱葡萄為蒲桃，為皇家果園的珍奇果品。周朝已有蒲桃的記載。我們求出每一個小組對某一種酒的評價的平均值及方差，用Matlab程序作出對應(yīng)的方差波動圖。對多次測試的項目取平均值，精簡得到釀酒葡萄的理化指標(biāo)分析表，共27個指標(biāo)。第三類：得分1～0，119。第三類，得分0～2，21117。我們從問題2中找出影響葡萄酒較大的釀酒葡萄的理化指標(biāo)，將葡萄酒的理化指標(biāo)和這些數(shù)據(jù)擬合中一起，再用SPSS程序計算出結(jié)果，就可以直接得到他們之間的相關(guān)矩陣。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。4．分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量？ 附件1：葡萄酒品嘗評分表（含4個表格）附件2：葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)（含2個表格）附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物質(zhì)（含4個表格）二、符號說明 釀酒葡萄的不同的理化指標(biāo) 各葡萄樣本與主成分的關(guān)系矩陣 釀酒葡萄理化指標(biāo)提取的主成分對應(yīng)理化指標(biāo)中的貢獻率 各葡萄酒評分量綱化處理后的數(shù)值 主成分與其貢獻率的乘積加上葡萄酒評分?jǐn)?shù)值構(gòu)成線性組合 為y的估計值或預(yù)測值 A 為截距（常數(shù)項） Bi 為偏回歸系數(shù)三、問題分析問題1要建立一個模型判斷兩組評酒員評價酒的價值時有無顯著性差異，我們在解題的過程中，首先對附錄一中的數(shù)據(jù)進行處理，每一個評酒員對每一種酒的評價都不相同。問題2題目中要求我們要建立一個模型根據(jù)釀酒葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量對釀酒葡萄進行分級。在處理數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)太多，我們將釀酒葡萄的理化指標(biāo)綜合，用主成分分析法處理釀酒葡萄的理化指標(biāo)，將所有指標(biāo)用spss縮減為幾個主成分，根據(jù)附錄二給出的數(shù)據(jù)，用主成分分析法建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對葡萄進行分級。問題4 在這個問題中，我們需要同時考慮釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)，再分析它們對葡萄酒質(zhì)量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。對多次測試的項目取平均值，精簡得到釀酒葡萄的理化指標(biāo)分析表，共27個指標(biāo)。令X=(X1，X2……X27),假定存在二階矩陣,，重要性依次遞減，即。將數(shù)據(jù)（附錄2中釀酒葡萄的數(shù)據(jù)）帶入SPSS，得出結(jié)果.綜合評價模型： 釀酒葡萄的分級和釀酒葡萄的理化指標(biāo)、葡萄酒的質(zhì)量有關(guān)。主成分與其貢獻率加上葡萄酒評分?jǐn)?shù)值構(gòu)成線性組合，其中的累積貢獻率很大，這些主成分可代表理化指標(biāo)的信息。 將釀酒紅葡萄的理化指標(biāo)帶入SPSS軟件中，進行主成分分析。從圖上可以看出，不同的理性指標(biāo)與各因子的相關(guān)系數(shù)不相同。第二類：得分2～1， 120。第一類，得分大于2： 122。在這一題中，關(guān)于Y值的系數(shù)矩陣（紅葡萄，白葡萄）見附錄2。問題4：根據(jù)題目中的附錄一，我們可以確定影響葡萄酒的評價的因素有：外觀分析、香氣分析、口感分析、平衡/評價。變異數(shù)分析b模式平方和自由度平均平方和F 檢定顯著性1迴歸17.019a殘差9總和26a. 預(yù)測變數(shù)：(常數(shù)), 皮顏色, 果穗質(zhì)量, 酒石酸, 色澤, 可溶性固體, 白藜蘆醇(mg/L), 褐變度, 酒總黃酮, 干物質(zhì)含量, 白藜蘆醇, 總糖, 單寧, 總酚, 花色苷, 總酚, 花色苷, DPPHb. 依變數(shù)：質(zhì)量均值《，證明顯著性高。六、模型的評價優(yōu)點： 構(gòu)造的模型將數(shù)據(jù)簡單化，解決了釀酒葡萄理化指標(biāo)與葡萄酒理化指標(biāo)之間的關(guān)系，有利于我們簡潔、直觀地了解； 這幾個模型在其他分析釀酒葡萄和葡萄酒的聯(lián)系的過程中也可以引用，它較為合理、方便，有很好的借鑒意義； 在建立模型的過程中，我們用的主成分分析法在spss中處理的數(shù)據(jù)龐大，最終得到的結(jié)果具有一定的合理性及科學(xué)性。【2】張文彤，SPSS (高級篇)，北京，北京希望電子出版社，2002年。附錄問題一：紅葡萄酒的對比程序x=1:1:27y=[,36,]z=[,,]。hold onplot(x,z,39。方差波動圖39。第二組方差39。plot(x,y,39。r39。)legend(39。) 問題二：題目所給的附錄2中的葡萄酒的數(shù)據(jù)處理：品種編號花色苷單寧總酚酒總黃酮白藜蘆醇(mg/L)DPPH色澤紅葡萄酒平均平均平均平均平均L*(D65)a*(D65)b*(D65)平均酒樣品1 酒樣品2 酒樣品3 酒樣品4 酒樣品5 酒樣品6 酒樣品7 酒樣品8 酒樣品9 酒樣品10 酒樣品11 酒樣品12 酒樣品13 酒樣品14 酒樣品15 酒樣品16 酒樣品17 酒樣品18 酒樣品19 酒樣品20 酒樣品21 酒樣品22 酒樣品23 酒樣品24 酒樣品25 酒樣品26 酒樣品27 色澤白葡萄酒平均平均平均白藜蘆醇(mg/L)平均L*(D65)a*(D65)b*(D65)平均酒樣品1 酒樣品2 酒樣品3 酒樣品4 酒樣品5 酒樣品6 酒樣品7 酒樣品8 酒樣品9 酒樣品10 酒樣品11 酒樣品12 酒樣品13 酒樣品14 酒樣品15 酒樣品16