【正文】 與評(píng)價(jià)時(shí)均能考慮到多方面的影響，使得結(jié)果更具有實(shí)際應(yīng)用與參考的價(jià)值。 ，對(duì)釀酒葡萄和葡萄酒理化指標(biāo)的簡(jiǎn)化，可能會(huì)影響最后的結(jié)果分析。：，說明酒石酸對(duì)白葡萄酒芳香度有很大的影響。芳香度即葡萄酒的香醇度，在一定程度上表示葡萄酒的質(zhì)量，所以我們用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)分別對(duì)評(píng)酒員的評(píng)分和葡萄酒的芳香度進(jìn)行相關(guān)性分析。2．建立兩種指標(biāo)間聯(lián)系 假設(shè)釀酒葡萄的指標(biāo)與葡萄酒理化指標(biāo)之間有這么一種關(guān)系：那么我們就將問題轉(zhuǎn)化為用線性最小二乘擬合求解超定方程組的問題。紅葡萄的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為：。a. 已提取了 10 個(gè)成份。2. 主成分分析法主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)?？紤]到影響釀酒葡萄的因素包括葡萄自身多種的理化性質(zhì)，還有所釀成葡萄酒的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)葡萄的要求等，為了分析各種因素之間的關(guān)系并對(duì)其進(jìn)行分類，本文我們分別選用聚類分析法和主成分分析法處理此問題。、得出兩組評(píng)酒員對(duì)葡萄酒的評(píng)價(jià)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差。記檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，KS檢驗(yàn)將計(jì)算值以及相應(yīng)的概率值。由于非參數(shù)檢驗(yàn)的方法比較多，這里主要運(yùn)用MannWhitney U檢驗(yàn)和Kolmogorov Smirnov檢驗(yàn)兩種方法，并給出不同檢驗(yàn)的相關(guān)結(jié)果。 對(duì)于問題三，由于釀酒葡萄的指標(biāo)很多，所以首先應(yīng)該對(duì)釀酒葡萄的指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化將問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)多對(duì)多的模型，然后分別對(duì)釀酒葡萄中的指標(biāo)和葡萄酒理化指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出指標(biāo)間的相關(guān)性關(guān)系，將問題轉(zhuǎn)化為求解超定方程組的解，最后可以利用最小二乘法建立釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)間的聯(lián)系。附件1給出了某一年份一些葡萄酒的評(píng)價(jià)結(jié)果，附件2和附件3分別給出了該年份這些葡萄酒的和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)。針對(duì)問題一，首先用EXCEL軟件分別對(duì)紅白葡萄酒的兩組評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行處理，得到其打分分?jǐn)?shù)的平均值，然后考慮到本題確定的兩個(gè)獨(dú)立樣本的分布形態(tài)不確定，所以選用非參數(shù)檢驗(yàn)中的MannWhitney U檢驗(yàn)和Kolmogorov Smirnov檢驗(yàn)方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行顯著性分析，發(fā)現(xiàn)兩組評(píng)酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著性差異，最后分別對(duì)兩組評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)求標(biāo)準(zhǔn)差并進(jìn)行比較，確定出第二組評(píng)酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果可信度高。我們知道，抄襲別人的成果是違反競(jìng)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(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。 針對(duì)問題三，首先根據(jù)問題二中主成分分析法的結(jié)果對(duì)釀酒葡萄的指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化，將問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)多元函數(shù)的求解問題，然后分別對(duì)釀酒葡萄中的指標(biāo)和葡萄酒理化指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出指標(biāo)間的相關(guān)性關(guān)系，將問題轉(zhuǎn)化為求解超定方程組的解，最后利用最小二乘法建立了釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)間的關(guān)系式。4．分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對(duì)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(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量？二 問題分析 對(duì)于問題一，要想得到差異的顯著性，首先就要處理數(shù)據(jù)得到兩組評(píng)價(jià)結(jié)果的平均值，但考慮到兩個(gè)獨(dú)立樣本的分布形態(tài)不確定，所以用非參數(shù)檢驗(yàn)法更加準(zhǔn)確。四 符號(hào)說明符號(hào)名稱符號(hào)意義雙側(cè)顯著性水平顯著水平理論葡萄酒累積頻數(shù)分布次觀測(cè)的隨機(jī)樣本的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量綜合主成分值紅葡萄酒的理化指標(biāo)紅葡萄的指標(biāo)白葡萄酒的理化指標(biāo)白葡萄的指標(biāo)五 模型的建立與求解 問題一求解本文首先分析了影響評(píng)酒員對(duì)葡萄酒進(jìn)行評(píng)價(jià)的相關(guān)因素，發(fā)現(xiàn)他們是從外觀、香氣和口感等方面來對(duì)白葡萄酒和紅葡萄酒的各樣本進(jìn)行打分的，為了綜合這些因素，能夠更好地比較出兩組評(píng)分結(jié)果的差異性與可信度，需要對(duì)附件的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這里我們分別求出第一組和第二組評(píng)酒員對(duì)白葡萄酒和紅葡萄酒打分分?jǐn)?shù)的平均值。、 U檢驗(yàn)得到紅葡萄酒和白葡萄酒的秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，：：紅葡萄酒檢驗(yàn)的秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量秩gN秩均值秩和sur2727總數(shù)54檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量bsurMannWhitney UWilcoxon WZ漸近顯著性(雙側(cè)).015Monte Carlo 顯著性（雙側(cè)）顯著性.000a95% 置信區(qū)間下限.000上限.105Monte Carlo 顯著性（單側(cè)）顯著性.000a95% 置信區(qū)間下限.000上限.105：白葡萄酒檢驗(yàn)的秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量秩gN秩均值秩和sur2828總數(shù)56檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量asurMannWhitney UWilcoxon WZ漸近顯著性(雙側(cè)).031a. 分組變量: g，所以拒絕，認(rèn)為兩個(gè)樣本即兩組評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著性差異。b. 分組變量: g：白葡萄酒檢驗(yàn)的頻率和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量頻率gNsur2828總數(shù)56檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量asur最極端差別絕對(duì)值.357正.357負(fù)KolmogorovSmirnov Z漸近顯著性(雙側(cè))a. 分組變量: g這里給出顯著性水平=，從上面的表格可以看出，概率值均小于顯著性水平，所以拒絕零假設(shè)，認(rèn)為兩組結(jié)果有顯著性差異。通過對(duì)葡萄理化指標(biāo)資料的查找知道白藜蘆醇由反式白藜蘆醇，順式白藜蘆醇，反式白藜蘆醇苷和順式白藜蘆醇苷等物質(zhì)組成；黃醇酮由楊梅黃銅，槲皮素，山奈酚和異鼠李素組成；氨基酸由蘇氨酸，絲氨酸等氨基酸組成；還原糖由葡萄糖和果糖組成，同時(shí)又因?yàn)槲覀兺ㄟ^對(duì)題目所給的二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)求和后，與一級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)其值相同，故最終認(rèn)為建模中我們只需考慮一級(jí)指標(biāo)的理化性質(zhì)即可。根據(jù)附錄1，附錄2，分別將數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件，運(yùn)用分層聚類法分別得到紅白葡萄理化性質(zhì)和與其對(duì)應(yīng)的葡萄酒質(zhì)量的群集成員表（，）和樹狀圖（，）：：紅葡萄群集成員表案例1:12:23:34:45:56:67:78:89:94群集112333311案例10:1011:1112:1213:1314:1415:1516:1617:1718:184群集343313333案例19:1920:2021:2122:2223:2324:2425:2526:2627:274群集332313333：白葡萄群集成員表案例1:12:23:34:45:56:67:74群集1222222案例8:89:910:1011:1112:1213:1314:144群集3223222案例15:1516:1617:1718:1819:1920:2021:214群集2322322案例22:2223:2324:2425:2526:2627:2728:284群集2222242 ：紅葡萄的聚類分析樹狀圖 ：白葡萄的聚類分析樹狀圖結(jié)果評(píng)價(jià)與分析：第一類：樣品1,2,8,9,14,23。主成分分析的數(shù)學(xué)模型：其中為的協(xié)方差陣的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量， 為主成分，是原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的值，因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，往往存在指標(biāo)的量綱不同，所以在計(jì)算之前須先消除量綱的影響，而將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。運(yùn)用軟件，先得到紅葡萄和白葡萄特征向量的相關(guān)數(shù)據(jù)，接著再分別對(duì)紅白兩色葡萄的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到其標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，然后將得到的特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘，就可以得到各主成分表達(dá)式，即的表達(dá)式。要分析釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，首先應(yīng)該對(duì)紅、白釀酒葡萄的指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化。用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理得：紅葡萄指標(biāo)與紅葡萄酒的理化指標(biāo)之間的關(guān)系為： 其中、分別表示：多酚氧化酶活力、蛋白質(zhì)、氨基酸、褐變度、白藜蘆醇；、分別表示：花色苷、單寧、總酚、酒總黃酮、白藜蘆醇、DPPH半抑制體積、顏色指數(shù)、芳香物質(zhì)。（2）對(duì)白葡萄酒的相關(guān)性分析：: 白葡萄酒的雙變量相關(guān)性分析果皮質(zhì)量酒石酸顏色果梗比出汁率DPPH半抑制自由基單寧總酚酒總黃酮白藜蘆醇DPPH半抑制體積顏色指標(biāo)評(píng)分Pearson 相關(guān)性**顯著性（雙側(cè)）N282828282828282828282828注：*. 在 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，**. 在 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。，不僅保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)也加快了速度。附錄4：紅葡萄指標(biāo)與紅葡萄酒理化指標(biāo)的相關(guān)性分析單寧總酚酒總黃酮白藜蘆醇DPPH半抑制體積色澤芳香果皮質(zhì)量Pearson相關(guān)性.373.397*.274.138.202顯著性（雙側(cè)）.051.036.159.642.484.302.375N28282828282828百粒質(zhì)量Pearson 相關(guān)性.041.006.190顯著性（雙側(cè)）.836.974.629.667.769.333.454N28282828282828酒石酸Pearson 相關(guān)性.182.005.099.596**顯著性（雙側(cè)）.355.981.338.110.615.323.001N28282828282828VC含量Pearson 相關(guān)性.130.233.158顯著性（雙側(cè)）.400.614.431.511.233.421.913N28282828282828顏色指標(biāo)Pearson 相關(guān)性.004.176.426*顯著性（雙側(cè)）.983.657.555.371.324.024.347N28282828282828褐變度Pearson 相關(guān)性.233.049.122.207顯著性（雙側(cè)）.786.926.232.953.805.536.290N28282828282828果梗比Pearson 相關(guān)性***.065.131顯著性（雙側(cè)）.068.021.005.743.798.801.506N28282828282828出汁率Pearson 相關(guān)性.091.452*顯著性（雙側(cè)）.128.131.810.647.441.016.802N28282828282828DPPH自由基Pearson 相關(guān)性.409*.450*.133.082.387*.300顯著性（雙側(cè)）.031.016.500.677.042.266.121N28282828282828果穗質(zhì)量Pearson 相關(guān)性.076.065.096.171顯著性（雙側(cè)）.699.743.627.791.884.384.084N28282828282828注：**. 表示在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān) *. 表示在 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)