【正文】 函數(shù)為。第一步，兩總體方差是否相等的F檢驗。表4中的第七列和第八列分別為T統(tǒng)計量的分子和分母；第九列和第十列為兩總體差的95%置信區(qū)間的上限和下限。表4 獨立樣本T檢驗方差方程的 Levene 檢驗均值方程的 t 檢驗FSig.tdfSig.(雙側(cè))均值差值標準誤差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限評分假設方差相等18假設方差不相等表4是第一組和第二組中紅葡萄酒評價結(jié)果的T檢驗結(jié)果。對應的零假設是:兩組樣本方差相等。3. 模型假設1. 假設釀酒葡萄和葡萄酒的不同理化指標之間沒有聯(lián)系。分析兩組評酒員的評價結(jié)果有無顯著性差異，且哪一組結(jié)果更可信？本文首先選取合理的樣本數(shù)據(jù)，再應用SPSS對樣本數(shù)據(jù)進行T檢驗，從而確定有無顯著性差異，那組更可靠。同時釀酒葡萄和葡萄酒的好壞與所釀葡萄和葡萄酒檢測的理化指標會在一定程度有直接的關系。針對問題四：首先選取釀酒葡萄的理化指標（氨基酸總量﹑花色苷﹑單寧﹑總酚﹑白藜蘆醇﹑可溶性固形物）和葡萄酒的理化指標（花色苷﹑單寧﹑總酚﹑白藜蘆醇﹑酒總黃酮﹑DPPH半抑制體積）作為分析指標。葡萄酒質(zhì)量是其外觀﹑香氣﹑口味的綜合表現(xiàn)。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻的表述方式在正文引用處和參考文獻中明確列出。本文采用統(tǒng)計學方法，使存在的復雜問題簡單化，進而更加清楚地了解它們之間的關系。關鍵詞：統(tǒng)計分析 綜合評價 灰色關聯(lián)模型 變異系數(shù)1. 問題重述葡萄酒質(zhì)量是其外觀、香氣、口味、典型性的綜合表現(xiàn)。3. 分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯(lián)系。采用綜合評價模型，首先建立評價指標體系，對指標數(shù)據(jù)做預處理，其次采用變異系數(shù)法確定各個評價指標的權重，采用線性加權綜合法求綜合評價值從而將釀酒葡萄分為A﹑B﹑C﹑D﹑E四個等級。4. 符號說明符號說明第一組中各個品酒員對紅葡萄酒樣品的平均評價結(jié)果第二組中各個品酒員對紅葡萄酒樣品的平均評價結(jié)果第一組中各個品酒員對白葡萄酒樣品的平均評價結(jié)果第二組中各個品酒員對白葡萄酒樣品的平均評價結(jié)果紅葡萄酒評價結(jié)果的兩樣本均值無顯著差異的原假設紅葡萄酒評價結(jié)果的兩樣本均值無顯著差異的原假設第一組中評論員對27種紅葡萄酒評價結(jié)果的均值第二組中評論員對27種紅葡萄酒評價結(jié)果的均值第一組中評論員對27種白葡萄酒評價結(jié)果的均值第二組中評論員對27種白葡萄酒評價結(jié)果的均值第項指標第種樣品的無量綱值第項指標的變異系數(shù)、也稱為標準差系數(shù)第項指標的標準差第項指標的平均數(shù)第種樣品葡萄的綜合評價值各理化指標的權重系數(shù)組成的行向量各種樣酒的各種理化指標組成的矩陣27種酒樣的綜合評價向量第種樣品葡萄第項指標的原始數(shù)據(jù)第種樣品葡萄酒第項指標的原始數(shù)據(jù)第種樣品葡萄第項指標的原始變換數(shù)據(jù)第種樣品葡萄酒第項指標的原始變換數(shù)據(jù)第種樣品葡萄和樣品葡萄酒對應第項指標之間的絕對差序列樣品葡萄和樣品葡萄酒第項理化指標之間的關聯(lián)系數(shù)樣品葡萄和樣品葡萄酒的理化指標之間的關聯(lián)度5. 模型的建立與求解 應用SPSS對評價結(jié)果進行顯著性差異分析根據(jù)兩組品酒員的評價結(jié)果，利用SPSS軟件進行T檢驗，在檢驗之前需要驗證樣本是否服從正態(tài)總體分布[1]。其次，利用SPSS對兩組樣本進行正態(tài)分布檢驗，檢驗結(jié)果見正態(tài)PP圖：圖1 紅葡萄酒樣本正態(tài)PP圖圖2 白葡萄酒樣本正態(tài)PP圖由圖1和圖2可知，其樣本點都靠近一條直線，因此，可以判斷此兩組評價結(jié)果樣本服從正態(tài)分布。這里，可以認為兩總體的方差無顯著差異。兩獨立樣本T檢驗的原假設為：兩總體均值無顯著差異。在第一步中，由于兩總體方差無顯著差，因此應看第一行T檢驗的結(jié)果。 建立評價指標體系根據(jù)附件2所給數(shù)據(jù)，選取氨基酸總量、蘋果酸、總酚、總糖作為釀酒紅葡萄的主要理化指標，由問題一得知第二組評價結(jié)果更可靠，因此，選取第二組中紅葡萄酒的評價質(zhì)量作為理化指標。變異系數(shù)法(Coefficient of variation method)是直接利用各項指標所包含的信息，通過計算得到指標的權重。對27種酒樣進行綜合評價，構造綜合評價向量。 （51） 。，將紅葡萄酒的質(zhì)量作為參考序列，釀酒紅葡萄和紅葡萄酒的理化指標作為比較序列，構成灰色關聯(lián)度模型。表明在葡萄酒質(zhì)量影響指標中，白藜蘆醇是影響葡萄酒質(zhì)量的主要因素。 缺點：1. 該模型使評價結(jié)果對于各備選方案之間的差異表現(xiàn)不敏感；2. 線性加權綜合法權重系數(shù)的對評價結(jié)果的影響明顯，即權重較大指標值對綜合指標作用較大。[5] 張學工，關于統(tǒng)計學習理論與支持向量機[J]，自動化學報,2000(1):3242。 y1=[ ]。[9] 薛毅主編，《數(shù)學建?；A》，北京：北京工業(yè)大學出版社，2005年1月。8. 參考文獻[1] 薛微，《統(tǒng)計分析與SPSS的應用》，中國人名大學出版社，2009年11月第4次出版。6. 模型評價與改進 優(yōu)點：1. 模型的建立過程體現(xiàn)了由簡到繁的過程而且模型采用了將連續(xù)和離散相結(jié)合的方法。根據(jù)式求得關聯(lián)系數(shù)見附表8。由式（52）求得絕對差序列見表13：表13 絕對差序列花色苷單寧總酚白藜蘆醇1000023456789101112131415161718192021222324252627由表13顯然得出兩極最大差和最小差見表14：表14 兩極最大差和最小差花色苷單寧總酚白藜蘆醇0000令，根據(jù)式（53）計算得關聯(lián)系數(shù)見表15：表15 比較指標和參考指標的關聯(lián)度關聯(lián)系數(shù)花色苷單寧總酚白藜蘆醇1111123456789101112131415161718192021222324252627計算關聯(lián)度并進行優(yōu)勢因素分析。反之，則低[6]。計算得，變異系數(shù)表如下：表10 各理化指標的變異系數(shù)表氨基酸總量蘋果酸(g/L)總酚（mmol/kg）總糖(g/L)質(zhì)量mg/100gfw變異系數(shù)變異系數(shù)的大小反映的是該成分在葡萄酒中含量的穩(wěn)定性。采用功效系數(shù)法對評價指標類型的一致化功效系數(shù)法： ，其中均為確定的常數(shù)。 綜合評價模型的建立與求解對于多指標（或多因素）的綜合評價問題,就是要通過建立合適的綜合評價數(shù)學模型將多個評價指標綜合成為一個整體的綜合評價指標，作為綜合評價的依據(jù)，從而得到相應的評價結(jié)果[3]。分析結(jié)論應通過兩步完成。因此認為兩總體的均值無顯著差異，即第一組和第二組中紅葡萄酒的評價結(jié)果無顯著差異。表3 組統(tǒng)計量表組別N均值標準差均值的標準誤評分1010由表3可以看出，第一組和第二組中紅葡萄酒評價結(jié)果的樣本平均值無明顯差異。進行方