【導讀】我們仔細閱讀了中國大學生數(shù)學建模競賽的競賽規(guī)則.文引用處和參考文獻中明確列出。我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。競賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴肅處理。率值之間的大小，得出兩組數(shù)據(jù)樣本具有顯著性差異。選出氨基酸、糖、蛋白質作為核心理化指標。準，確定出了對釀酒葡萄的四個等級：。進行圖像分析，得出整體的釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標成正相關的關系。每個評酒員在對葡萄酒進行品嘗后對其分類指標打分，然后求和得到。其總分，從而確定葡萄酒的質量。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質量有直接的。給出了該年份這些葡萄酒的和釀酒葡萄的成分數(shù)據(jù)。題目給出了兩組評酒員分別對27種紅葡萄酒和28種。驗問題，他滿足檢驗的前提條件，考慮到方差是表示一組數(shù)據(jù)分布的離散程度，算得到兩組樣本的平均值的方差，并作出兩個葡萄酒樣品評價結果分析折線圖，析，得到兩組數(shù)據(jù)的可信度值，進而得到哪一組數(shù)據(jù)更可信。

　　

【正文】 值既有負又有正。而我們所篩選出來的都是影響較大的 5 個一級指標，那么沒有被篩選出來的一級指標影響很小，忽略不計，因此對于整體而言，我們所篩選出來的 5 個一級指標就可以反映出整體的關系。從這 5 個指標中可以看出有兩組是成正相關關系， 3 組成負相關關系，從而不能 輕易就憑 紅葡萄、紅葡萄酒的理 化指標就判斷出紅葡萄酒質量的 相關 性 。也就是說，用葡萄和葡萄酒的理化指標來評判 葡萄酒的質 量 是不全面的 。 5 模型 的 檢驗 問題（ 1）的檢驗 針對 問題（ 1） 所建立的模型， 檢驗的問題是所建立的服從正態(tài)分布的模型，并已運用了“ T 檢驗”，該檢驗簡單、可靠且易操作，由此而得到的結果是合理的，結果如下： 31 對于紅、白葡萄酒兩個組的 T 統(tǒng)計量均存在 0xt ＞ ? ?itf，進而說明第一類評分數(shù)據(jù)具有顯著的差異。 聯(lián)合和方差的本質意義，我們可以得到對于紅、白葡萄酒質量評價的兩組評價結果具有顯著的差異，并根據(jù)數(shù)據(jù)有效性分析得 知其中第二組的數(shù)據(jù)更具有有效性 。 問題（ 2）的檢驗 針對問題（ 2）所建立的模型，我們得到的結果是已經(jīng)是合理的，但是為了使數(shù)據(jù)更加準確化，我們是通過增加調查的數(shù)據(jù)組數(shù)來進行檢驗的。其結果如下： 規(guī)定了關于 27種紅葡萄總計算值的級別： 1000、 20 4000、 5000 四個級別，進而對 27 種紅葡萄進行分級，即靠近上面所給級別越近的（運用距離來算）就視為一類。 表 51 一星級★ 二星級★★ 三星級★★★ 四星級★★★★ 1 11 1 1 2 2 2 27 1 11 1 223 21 3 規(guī)定了關于 28種白葡萄總計算值的級別： 1000、 1500、 20 2500 四個級別，進而對 28 種白葡萄進行分級，即靠近上面所給級別越近的（運用距離來算）就視為一類。 表 51 一星級★ 二星級★★ 三星級★★ ★ 四星級★★★ ★ 1 1 1 1 11 1 1 2 2 23 2 227 1 24 28 問題（ 3）（ 4）的檢驗 由于問題（ 3）和問題（ 4）所 采用的方法基本一樣，因此所存在的不足也基本一致。由于我們在運用 SPSS 軟件進行數(shù)據(jù)擬合后，是選取其中的幾組相對應的影響較大的一級指標，進行分析從而得出結論，但結果與實際基本保持一致。 為了所得出的結果與實際更加貼近，我們應該多抽選幾組來參與分析比較，從而得出結論。 6 模型 的 評價 與改進 32 模型的優(yōu) 、缺 點 （ 1）在建立模型過程中，在計算紅、白葡萄酒的貼近度時，我們采用了權重法把每一個酒樣品 所測項目的貼近度匯總， 表 414所示； （ 2）根據(jù)權重知識，運用 MATLAB 出特征向量即權重，再取權重大的（舍去權重小的）數(shù)據(jù)進行計算，大大減小了計算量，而所得的結果也比較合理； （ 3） 我們巧妙的結合了 MATLAB 與 SPSS 兩個軟件，對多維數(shù)組分別進行篩選、擬合處理，方法新穎，結果準確合理，具有很好的操作性與實用性。 （ 4） 在解決問題中，我們分別運用了“ T檢驗”、逼近理想解排序法（ Topsis）、層次分析法（ AHP）、 多元回歸分析法 ，解決了兩組評酒員的評價結果的顯著性差異問題和可信度問題、釀酒葡萄的分級問題 、 釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標間的關系 、分 析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標對葡萄酒的質量的影響。 這些方法不僅能適用在該問題上，還可以解決其他關于多個方案的排序問題等其他相關社會實際問題。 （ 5）在運用層次分析法計算權重時，我們所調查的數(shù)據(jù)數(shù)組較少，因此主觀性較大，對結果可能會產(chǎn)生一定的影響。 （ 6）在對釀酒葡萄分級過程中，我們主要是通過觀察總值的離散圖，主觀判斷其總值的集聚程度來進行分級，因此主觀性相對較大，誤差可能較大。 模型的改進 對于 建立 問題（ 1） 的模型，要 判斷哪一組結果更可信可以利用 SPSS 軟件來求解信度，進而確定哪一組的評分結果更可靠 。 這種模型也適用于高考閱卷的評分問題和各類比賽的評分等社會實際問題；而對于建立問題（ 2）的模型，還可以采用聚類分析法將各類成份進行分類，再用層次分析法計算其權重，進而對釀酒葡萄進行分級。此方法可以整理龐大的數(shù)組，并對其排序，對于建立計算量相當大的模型，采用此類方法可以很大程度上節(jié)省時間，從而提高做題的效率。 7 參考文獻 [1]韓中庚，數(shù)學建模方法及其應用，北京：高等教育出版社， [2]繆銓生，概率與統(tǒng)計，上海：華東師范大學出版社， [3]韓中庚，數(shù)學建模競賽 —— 獲獎論文精選與點評， 北京：科學出版社， 2020 [4]姜啟源，謝金星，葉俊，數(shù)學模型，北京：高等教育出版社， [5]何鵬等，數(shù)學實驗，北京：科學出版社， 2020 [6]王樹禾，數(shù)學模型選講，北京：科學出版社， 2020 [7]余建英，何旭宏等， 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與 SPSS 應用， 北京：人民郵電出版社， 8 附錄 附件 [1]： 33 對紅葡萄的 30 種一級指標進行篩選，用 MATLAB 軟件，實現(xiàn)過程及結果如下： X=[ 205 0 34 35 36 ]。 Y=[ 37 ]。 Y1=Y(:,1)。 stepwise(X,Y1) Variables have been created in the current workspace. Y2=Y(:,2)。 stepwise(X,Y2) Variables have been created in the current workspace. Y3=Y(:,3)。 stepwise(X,Y3) Variables have been created in the current workspace. Y4=Y(:,4)。 stepwise(X,Y4) Variables have been created in the current workspace. Y5=Y(:,5)。 stepwise(X,Y5) Variables have been created in the current workspace. Y6=Y(:,6)。 stepwise(X,Y6) Variables have been created in the current workspace. Y7=Y(:,7)。 stepwise(X,Y7) Variables have been created in the current workspace. Y8=Y(:,8)。 stepwise(X,Y8) Variables have been created in the current workspace. Y9=Y(:,9)。 stepwise(X,Y9) Variables have been created in the current workspace. 對白葡萄的 30 種一級指標進行篩選，用 MATLAB 軟件，實現(xiàn)過程及結果如下： X=[ 38 0 0 39