葡萄酒質(zhì)量的評(píng)價(jià)(編輯修改稿)
2025-07-25 16:50 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 第四類酒樣品814 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 第五類酒樣品1 第六類酒樣品3212923 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 第七類酒樣品10 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 第八類酒樣品11 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 表格 4 葡萄酒的分類與綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)觀察表中數(shù)據(jù)，不難發(fā)現(xiàn)紅葡萄酒樣品125單獨(dú)化為一類，而不與綜合指標(biāo)相近的酒品類為一組，根據(jù)這四種葡萄酒的理化指標(biāo)以及釀酒葡萄的成分對(duì)綜合指標(biāo)相近的組類進(jìn)行分析比較， mg/100g鮮重， mol/kg、。紅葡萄酒樣品1花色苷含量較低，白藜蘆醇含量較高，樣品25氨基酸含量較低，果穗質(zhì)量含量較高，均與指標(biāo)相近的類別的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)有較大差異。據(jù)資料分析得，新酒主要以花色苷為主色調(diào)，陳酒種單寧起主導(dǎo)作用。有單寧存在，花色苷將減少。氨基酸的含量與人體血液中的氨基酸有著密切聯(lián)系，與脯氨酸成負(fù)相關(guān)，但與纈氨酸成正相關(guān)。這些含量的高低會(huì)影響葡萄酒口感、色澤、純正度，從而評(píng)酒員對(duì)酒的分?jǐn)?shù)存在差異。因此，聚類分析結(jié)果在對(duì)各項(xiàng)理化指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，達(dá)不到組間距離。結(jié)合綜合指標(biāo)的高低以及聚類分析的結(jié)果，以及每一種釀酒葡萄所對(duì)應(yīng)的紅葡萄酒樣品，將釀酒葡萄分為A、B、C、D。分別代表優(yōu)質(zhì)、良好、中等、差四個(gè)等級(jí)：如下表A葡萄樣品3212923 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) B葡萄樣品13194162722綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) 172452026 C葡萄樣品258141110 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo) D葡萄樣品121867151綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)表格 5 釀酒葡萄（紅）的等級(jí)劃分 （1）對(duì)釀酒葡萄（白）進(jìn)行分類 由問(wèn)題一知，第二組評(píng)酒員對(duì)白葡萄酒評(píng)價(jià)可信度更高，用聚類分析的歐式距離可分出不同組類，根據(jù)綜合指標(biāo)的高低劃分出A、B、C、D（分別代表優(yōu)質(zhì)、良好、中等、差）四個(gè)等級(jí)：、不含檸檬酸、葡萄花色苷含量較低、葡萄褐變度、黃酮醇含量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同組水平、因此這3種釀酒葡萄的理化指標(biāo)與其綜合指標(biāo)相近的組類有一定的差異而達(dá)不到組間距離，單獨(dú)分為一組。表格 6 釀酒葡萄（白）的等級(jí)劃分A葡萄樣品1722 綜合指標(biāo) B葡萄樣品618715113綜合指標(biāo)C葡萄樣品52092841421綜合指標(biāo) 葡萄樣品23262121024 D綜合指標(biāo) 葡萄樣品8111916 綜合指標(biāo) . 問(wèn)題三的建模與求解模型建立相關(guān)性分析相關(guān)分析是描述兩個(gè)變量間關(guān)系的密切程度，主要由相關(guān)系數(shù)值表示，當(dāng)相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近于1，則表示兩個(gè)變量間的相關(guān)性越顯著。雙變量系數(shù)測(cè)量的主要指標(biāo)有卡方類測(cè)量、Spearman相關(guān)系數(shù)、pearson相關(guān)系數(shù)等，由于釀酒葡萄和葡萄酒的數(shù)據(jù)為定距數(shù)據(jù)，則在進(jìn)行兩者間的相關(guān)性檢驗(yàn)時(shí)用pearson相關(guān)系數(shù)來(lái)判斷，其公式為：Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：其中統(tǒng)計(jì)量服從個(gè)自由度的分布?；貧w分析多元回歸分析是研究多個(gè)變量之間關(guān)系的回歸分析方法，確定變量之間數(shù)量的可能形式，并用數(shù)學(xué)模型表示如下：其中為截距項(xiàng)，為偏回歸系數(shù)，為殘差項(xiàng)。多元回歸方程及其顯著性檢驗(yàn)建立模型，要對(duì)模型進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)，回歸方程的顯著性檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)樣本回歸方程的變量的線性關(guān)系是否顯著，即能否根據(jù)樣本來(lái)推斷總體回歸方程中的多個(gè)回歸系數(shù)中至少有一個(gè)不等于0，主要是說(shuō)明樣本回歸方程的顯著性。檢驗(yàn)的方法用方差分析，這時(shí)因變量的總體變異系本分解為回歸平方和與誤差平方和，即表示為：其中此外可以用檢驗(yàn)對(duì)整個(gè)回歸進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，即與所考慮的k個(gè)變量自變量是否有顯著性線性關(guān)系，即公式為：檢驗(yàn)的時(shí)候分別與的臨界值進(jìn)行比較，若，認(rèn)為回歸高度顯著 ；。；。若，則回歸不顯著，此時(shí)與這個(gè)自變量的線性關(guān)系就不確切。表格 7 多元線性回歸方差分析表變差來(lái)源平方和自由度均方回歸剩余總和模型求解葡萄酒的花色苷與釀酒葡萄個(gè)別指標(biāo)的相關(guān)性Correlations花色苷蘋(píng)果酸褐變度DPPH自由基總酚單寧葡萄總黃酮黃酮醇果梗比J1花色苷Pearson Correlation1.633**.696**.655**.728**.688**.566**.352.477*.923**Sig. (2tailed).000.000.000.000.000.002.071.012.000N27272727272727272727蘋(píng)果酸Pearson Correlation.633**1.644**.052.193.235.052.056.230.693**Sig. (2tailed).000.000.795.334.237.797.782.249.000N27272727272727272727褐變度Pearson Correlation.696**.644**1.295.361.473*.236.421*.498**.767**Sig. (2tailed).000.000.135.064.013.237.029.008.000N27272727272727272727DPPH自由基Pearson Correlation.655**.052.2951.857**.645**.836**.428*.501**.567**Sig. (2tailed).000.795.135.000.000.000.026.008.002N27272727272727272727總酚Pearson Correlation.728**.193.361.857**1.755**.895**.346.391*.613**Sig. (2tailed).000.334.064.000.000.000.077.044.001N27272727272727272727單寧Pearson Correlation.688**.235.473*.645**.755**1.688**.385*.350.661**Sig. (2tailed).000.237.013.000.000.000.047.074.000N27272727272727272727葡萄總黃酮Pearson Correlation.566**.052.236.836**.895**.688**1.263.269.441*Sig. (2tailed).002.797.237.000.000.000.186.175.021N27272727272727272727黃酮醇Pearson Correlation.352.056.421*.428*.346.385*.2631.633**.408*Sig. (2tailed).071.782.029.026.077.047.186.000.035N27272727272727272727果梗比Pearson Correlation.477*.230.498**.501**.391*.350.269.633**1.502**Sig. (2tailed).012.249.008.008.044.074.175.000.008N27272727272727272727花色苷Pearson Correlation.923**.693**.767**.567**.613**.661**.441*.408*.502**1Sig. (2tailed).000.000.000.002.001.000.009.035.008N27272727272727272727**. Correlation is significant at the level (2tailed).*. Correlation is significant at the level (2tailed).由表可知，，以上各個(gè)變量與葡萄酒中的花色苷都顯著相關(guān)，可做回歸分析觀察葡萄酒中的花色苷與釀酒葡萄中的果梗比, 蘋(píng)果酸, 葡萄總黃酮, 多酚氧化酶活力, 黃酮醇, 單寧, 褐變度, DPPH自由基, 花色苷, 總酚，輸出結(jié)果如下：Model SummarybModelRR Sq
教學(xué)教案相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1