葡萄酒的评价完整版 .docx

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1、精品名师归纳总结2021 高教社杯全国高校生数学建模竞赛承 诺书我们认真阅读了中国高校生数学建模竞赛的竞赛规章.我们完全明白，在竞赛开头后参赛队员不能以任何方式包括、电子邮件、网上询问等与队外的任何人包括指导老师争论、争论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规章的, 假如引用别人的成果或其他公开的资料包括网上查到的资料 ，必需依据规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们正式承诺，严格遵守竞赛规章，以保证竞赛的公正、公正性。如有违反竞赛规就的行为，我们将受到庄重处理。我们授权全国高校生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展现包括进行网上公示，

2、在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等。我们的参赛报名号为假如赛区设置报名号的话 ：所属学校请填写完整的全名 ：参赛队员 打印并签名 ： 1.2.3.指导老师或指导老师组负责人打印并签名 ：日期： 2021年 9月 10日我们参赛挑选的题号是从 A/B/C/D 中挑选一项填写：赛区评阅编号由赛区组委会评阅前进行编号 ：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结2021 高教社杯全国高校生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号由赛区组委会评阅前进行编号 ：赛区评阅记录可供赛区评阅时使用 ：评阅人评分备注全国统一编号由赛区组委会送交全国前编号 ：全国评阅编号由全国组委会评阅前进行编

3、号 ：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结葡萄酒的评判方法争论摘要在本文中， 我们分析葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与所酿的葡萄酒的质量之间的关系，争论能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评判葡萄酒的质量。针对问题一，本文分析了所给附件1 中两组评酒员对不同葡萄酒样品的评判结果， 运用方差分析法来分析两组评判结果差异的显著性。在显著性水平取为0.05 的情形下， 发觉两组评判结果的均值和方差均满意齐性，即两组评酒员的评判结果没有显著性差异。因无显著差异，本文把两组评酒员的评分的总均值作为葡萄酒评分的期望值，运算两组评酒员对于各酒样品评分的方差并求和，结果显示其次组的总方差明显小于第一 组，即其

4、评分稳固性更高，得出其次组的评判结果更可信。针对问题二，本文借助问题一中其次组的评判结果，将葡萄酒的质量数量化。运用 主成分分析方法，得出酿酒葡萄的主要理化指标，在此基础上运用相关性分析法，分析 了酿酒葡萄的主要理化指标和葡萄酒质量的相关程度，将酿酒葡萄的主要理化指标的加权平均值作为葡萄分级的标准，其中权重取为理化指标的相关系数。把各葡萄样品的主 要理化指标代入表达式，得到最终加权平均值，对其划分级别，并作为葡萄的级别。结 果显示红葡萄样品集中在第 2,3,4 级，而白葡萄大多数集中在第 2 级级别数值越小代表葡萄质量越好。针对问题三，本文依据问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分

5、析 法，分析了葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的主要理化指标之间的相关程度，我们得到的 主要结论为：红葡萄酒中的花色苷与酿酒葡萄中的DPPH自由基、褐变度显著相关，与酿酒葡萄的出汁率、槲皮素、柠檬酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标柔弱相 关。白葡萄酒中的单宁与酿酒葡萄的DPPH自由基、葡萄总黄酮、谷氨酸、异亮氨酸低度相关，与酿酒葡萄的其他主要理化指标柔弱相关。针对问题四，考虑到除葡萄与葡萄酒的理化指标外，葡萄与葡萄酒的芳香物质可能对葡萄质量也会造成影响。第一，运用主成分分析法，得出芳香物质中的主要成分，并 借助问题二中所得的酿酒葡萄的主要理化指标，运用相关性分析法，综合分析了葡萄酒 质量受酿酒

6、葡萄和葡萄酒的理化指标、酿酒葡萄和葡萄酒中的芳香物质的影响程度。根 据所得结果，取与葡萄酒质量关联程度较大的因素作为自变量，以葡萄酒质量作为因变 量，运用多元线性回来模型建立相应的函数关系。通过上述定性与定量分析，说明葡萄 酒的质量受葡萄和葡萄酒中芳香物质的影响， 因此不能仅以葡萄和葡萄酒的理化指标判别葡萄酒的质量。以上结果具有较高的牢靠性和可行性，对于葡萄酒的评判具有肯定的指导意义。关键词： 葡萄酒质量理化指标 方差分析 主成分分析多元线性回来相关性分析可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结一：问题重述葡萄酒质量的一般是通过一批有资质的评酒员的品评来确定的。他们对葡萄酒进行品尝后对

7、其分类指标打分，然后求和得到总分，从而确定其质量。葡萄酒和酿酒葡萄检 测的理化指标会在肯定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量，酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接关系。依据所给相关资料，建立数学模型争论如下的问题：1：分析附件 1 中的两组评酒员的评判结果有无显著差异并分析哪组的结果更牢靠。2：依据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。3：分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。4：分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评判葡萄酒的质量？二：模型假设1. 假设各评酒员进行评分时，公正客观的对各酒样品的进行评分。2. 假设各评酒员对

8、不同酒样品的评判结果听从正态分布。3. 假设进行方差分析时，各评酒员对不同酒样品的评判结果互不干扰，相互独立。4. 假设问题四中，除葡萄和葡萄酒的理化指标外，仅有芳香物质对葡萄酒的质量产生影响。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SSw 随机误差三：符号说明可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SSt 总偏差平方和SSb 组间平方和dfb 组内自由度xi 平均数n 样本总数显著性水平m 组数Fi 第 i 类主成分可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结12MSw SxxMSb 均方根2均数差异标准误差可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结S21S2样本方

9、差可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结aij 主成分系数p第 p个观测量A 主成分系数矩阵R 相关系数矩阵可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结xij第 j 个评酒员对第 i 种酒样品的评分可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结0 ,1,p p1 个未知参数不行测随机误差可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结cov x, y D x, D y x, y 的协方差x, y 的方差可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结相关系数ai 红葡萄酒质量相关的各因素的系数bi 白葡萄酒质量相关的各因素的系数四：模型的建立与求解问题一：两组评酒员评判结果的差

10、异分析方差分析法针对问题一，本文第一查阅相关资料，给出关于显著性差异的说明：显著性差异是一个统计学名词，它是统计学上对数据差异性的评判。当数据之间具有了显著性差异，就说明参加比对的数据是来自于具有差异的两个不同总体，对于显著性差异的检验通常采纳方差分析法 1。依据附件 1 所给的葡萄酒品尝评分表， 本文采纳方差分析法来分析两组评判员评判结果的差异性。方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法2 ，运用方差分析法各样本必需符合以下条件：1样本是相互独立的随机样本。2各样原来自正态总体。方差分析认为不同处理组的均值间的差异基原来源有两个：1随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的

11、差异，称为组内差异，用变量在各可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw ，组内自由度df w可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结2试验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结均值之偏差平方和表示，记作SSb ，组间自由度dfb可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结3总偏差平方和SSt 的公式knSSxx 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结tij.i 1 j 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结kn xijx

12、. 2kn xi .x. xij2xi .可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结i 1 j 1i 1 j 1kn x .x. 22 x .x. xx . xx . 2iiijiijii 1 j 1kknknnx .x. 22 x .x. xx . xx . 2iiijiiji可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结i 1i 1j 1其中ni 1 j 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结 xijj 1所以xi. 0可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结222knkkn可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结i 1 j xijx.1n xi .x.

13、 i 1i 1 j xijxi .1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结上式中，kn xi .i 1x. 2为各处理平均数xi . 与总平均数x. 的离均差平方和与重复数可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结n 的乘积，反映了重复 n 次的组间变异，称为组间平方和，记为kSSb ，即可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SSn x .x. 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结bii 1kn可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结上式中，i 1 j xijxi .1 2 为各组内均差平方和之和，反映了各组内的变异即误差，可编辑资料 - - -

14、 欢迎下载精品名师归纳总结称为组内平方和或误差平方和，记为SSSSw ，即kn xx 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结wiji.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结于是有i 1 j 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SStSSbSSw可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结这个关系式中三种平方和的简便运算公式如下：2knSSxtijCi 1 j 11 k2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SSbxi .Cn i 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结SSwSStSSb可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结

15、可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结组内 SSw 、组间SSb 除以各自的自由度 组内 df wnm ，组间 df bm 1，其中 n 为可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结样本总数， m 为组数，得到其均方 MSw 和 MSb ，一种情形是处理没有作用，即各组样可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结本均来自同一总体，MSbMSw1 。另一种情形是处理的确有作用， 那么，MSbMSw 远可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结远大于。MSb总体。MSw 构成 F 分布，用 F 值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的可编辑资料 - - - 欢迎下载精

16、品名师归纳总结4方差分析的假设检验：零假设 H 0 ： m 组样本均值都相同，即12m ，假如经过运算结果组间均可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结方远远大于组内均方MSbMSw ， FF0.05 df b ,df w，0.05 ，拒绝零假设， 说明样可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结原来自不同的正态总体，说明处理造成均值的显著差异。否就FF0.05 df b ,df w ，0.05，可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结不能拒绝零假设， 说明样原来自相同的正态总体， 处理间无差异。 其中 为显著性水平。本文对于不同的酒样本方差检验结果如下：表 1各红葡萄酒

17、样品的方差分析结果红葡萄酒样品123456789红葡萄酒101112131415161718样品可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结红葡萄酒192021222324252627样品表 2白葡萄酒各样品的方差分析结果白葡萄酒12345678910样品白葡萄酒11121314151617181920样品白葡萄酒2122232425262728样品在显著性水平0.05的情形下，两组评酒员的评分结果无显著差异。在显著性水 平 00.05的情形下， 两组评酒员的评分结果存在显著性差异。 经方差分析，发觉两组评酒员仅红葡萄酒样品 20 的评分存在显著性差异，其他酒样品的评分结果均无显著性差异，

18、那么，可以认为两组评酒员的评分结果无显著性差异。由于两组评酒员的评判结果无显著差异，那么这两组评判结果来自于同一个总体， 这两组评判结果总的均值可以认为是总体的期望值，可以通过分别运算两组评判结果的相对于总体期望值的方差来进行判定哪一组的评判结果更为可信。方差运算公式：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结对于第 i 种酒样品，各评酒员的评判结果的方差S 2 满意：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结in2j 1Si_2xijxi 可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结n1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中 xij 代表第 j 个评酒员对第 i

19、 种酒样品的评分，_xi 代表第 i 种酒样品的评分期望值， n可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结代表共有 n 个评酒员。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结各组评酒员对全部酒样品的评判结果的方差nSSmmS2 满意：_iji xx 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中 m 代表酒样品的总数。22j 1ii 1i 1n1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结将各组评酒员对各样品就得评分代入方差运算公式，经运算得： 红酒：第一组评酒员评分的方差和为，其次组评酒员评分的方差和为1168.786 。白酒：第一组评酒员评分的方差和为，其次组评酒员评

20、分的方差和为1659.030 。可以看出不管红酒仍是白酒，其次组评酒员评分的方差小于第一组，说明该组的评分数据和第一组相比更加接近于期望值，更稳固，因此本文认为其次组评酒员的评判结果更加可信。问题二：酿酒葡萄的分级主成分分析法和相关性分析法本文先对附件 2 中的数据进行预处理，多次测量的同一指标数据取其平均值，然后对附件中酿酒葡萄的的理化指标进行分析。由于酿酒葡萄的理化指标变量较多且各指标之间的存在相关性，势必增加了分析问题的复杂性，因此考虑多个变量综合为少数几个代表性变量，能够代表原始变量的绝大 多数信息，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，本文采纳主成分分析 法对酿酒葡萄的理化

21、指标进行分析。1：主成分分析法可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结对于一个样本资料，观测 p个变量x1, x2,xp ， n 个样品的数据资料阵为：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结x11 x21Xx12 x22x1 px2 px1, x2,xp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结xn 1xn2xnp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中： x jx1 jx2 j,j1,2,p可编辑资料 - - -

22、欢迎下载精品名师归纳总结xnj主成分分析就是将 p个观测变量综合成为 p个新的变量综合变量，即可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结F1a11x1F2a21x1a12x2 a22 x2a1p xp a2 p xp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结Fpap1 x1ap2 x2app xp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结简写为：F jj1 x1j 2 x2jp xp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结要求模型满意以下条件： Fi , F j 互不相关

23、ij ， i , jj1,2, p1,2, p 可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结 F1 的方差大于F2 的方差大于F3 的方差，依次类推可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结 aa22k1k 221,2,p.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结a1kkp于是，称F1 为第一主成分，F2 为其次主成分，依此类推，有第 p 个主成分。主成分可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结又叫主重量，这里aij我们称为主成分系数。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结上述模型可用矩阵表示为：其中：F1 F

24、2FFpFAXx1 x2Xxp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结a11 a21Aa12 a22a1 pa1a2 pa2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结ap 1ap2appap可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结A称为主成分系数矩阵。 假设样本观测数据矩阵为：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结x11 x21Xx12 x22x1 px2 p可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结xn1xn2x

25、np可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第一对原始数据进行标准化处理：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结x*xijxj iji1,2, n; j1,2, p可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结var xj 可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中：1 nx jxij可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结n i 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结1n2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结var x j xijx j j1,2, p可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结n1 i 1可编辑资料 - -

26、- 欢迎下载精品名师归纳总结然后运算样本相关系数矩阵：Rr11 r21rp 1r12 r22rp2r1p r2 pr pp可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结为便利，假定原始数据标准化后仍用 X 表示，就经标准化处理后的数据的相关系数为:可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结rij1nn 1 t 1xti xtji , j1,2, p可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结再用雅克比方法求相关系数矩阵 R 的特点值 1,2p 和相应的特点向量可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结aiai1 ,ai 2 ,aip , i1,2p。可编辑资料 - - - 欢

27、迎下载精品名师归纳总结最终挑选重要的主成分，并写出主成分表达式3 。主成分分析可以得到 p 个主成分，但是，由于各个主成分的方差是递减的，包含的信息量也是递减的，所以实际分析时，一般不是选取p 个主成分，而是依据各个主成分累计贡献率的大小选取前 k 个主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重，实际也就是某个特点值占全部特点值合计的比重。即贡献率q 满意：qipii 1贡献率越大，说明该主成分所包含的原始变量的信息越强4 。主成分个数 k 的选取， 主要依据主成分的累积贡献率来打算， 即一般要求累计贡献率到达 80%以上，这样才能保证综合变量能包括原始变量的绝大多数信息。本文利用

28、 SPSS软件分别对红葡萄和白葡萄的理化指标进行主成分分析，得到以下的结果：红葡萄理化指标的 10 种主要成分有：DPPH 自由基，出汁率，榭皮素，葡萄糖，柠檬酸，褐变度，可滴定酸，百粒质量，丝氨酸， H1白葡萄理化指标的 12 种主要成分有：谷氨酸，葡萄总黄酮，固酸比，缬氨酸，山柰酸，异亮氨酸，苹果酸，甘氨酸，DPPH自由基，出汁率， VC 含量，多酚氧化酶活力。得到葡萄的主要理化指标后，再运用相关性分析法分析葡萄的各主要理化指标与葡萄酒质量的相关性。2：相关性分析法可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结1相关性分析法相关分析是争论现象之间是否存在某种依存关系，并对详细有依存关系的

29、现象探讨其相关方向以及相关程度，是争论随机变量之间的相关关系的一种统计方法。2相关系数简洁相关系数：在线性条件下说明两个变量之间相关关系亲密程度的统计分析指标，简称相关系数。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中 cov x, y为 x, y 的协方差，cov x, yD xD yD x, D y分别为x, y 的方差可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结 xx yy可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结 xx 2 yy 2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结xx yy xx 2xy1 nx21 nx

30、yx2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结2 yy令：y 21 ny2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结Lxynxyxy可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结LxxLyynx2x22ny2y可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结因此可得到LxyLxxLyy可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结当 的取值介于 -1 与 1 之间， 的取值范畴是 -1,

31、1 。当0 时，x 与 y 为正相关， 当0 时， x 与 y 为负相关。的数值愈接近于 1，表示 x 与 y 直线相关程度愈高。 反之，的数值愈接近于 0，表示 x 与 y 直线相关程度愈低。通常判定的标准是 :0.3 称为柔弱相关， 0.30.5称为低度相关，0.50.8 称为显著相关 ， 0.81 称为高度相关或强相关 5 。运用 SPSS软件分析酿酒葡萄理化指标的主成分数据和葡萄酒质量的相关性，得到以下结果：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结葡萄的主要理化指标DPPH自由基出汁率 槲皮素 葡萄糖 柠檬酸 褐变度 可滴定酸百粒质量丝氨酸H1红葡萄酒质量表 4白葡萄的理化指标

32、与红葡萄酒质量的相关性表 3红葡萄的理化指标与红葡萄酒质量的相关性葡萄的主要理化指标白葡萄酒质量VC含量0.190苹果酸0.214多酚氧化酶活力-0.235DPPH自由基0.294葡萄总黄酮-0.226固酸比-0.262出汁率-0.130谷氨酸0.354缬氨酸0.210异亮氨酸0.307山奈酚0.113甘氨酸0.232上述两表结果显示：红葡萄酒的质量与红葡萄理化指标中的槲皮素，葡萄糖，柠檬酸，褐变度，可滴定酸，百粒质量，丝氨酸， H1 柔弱相关。与出汁率低度相关。与DPPH 自由基显著相关。白葡萄酒的质量与白葡萄理化指标之中的葡萄总黄酮，固酸比，缬氨酸，山柰酸，异亮氨酸，苹果酸，甘氨酸， DP

33、PH 自由基，出汁率， VC 含量，多酚氧化酶活力柔弱相关。与谷氨酸低度相关。考虑到葡萄的分级问题，本文将上述相关分析中各指标所得相关系数作为权重，求出各指标权重衡量下的求和函数：10yai xii 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结12xyii 1可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结其中，ai 为红葡萄中各理化指标的相关系数。ai 为白葡萄中各理化指标的相关系数可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结代入红白葡萄样品中相应的理化指标，得到以下值：表 6白葡萄理化指标加权值分析上述两表发觉不管红葡萄仍是白葡萄，所对应权重求和值分别在-23 和-32之间，由此

34、本文考虑以1 为间距分级，分五级，数值越小代表级数越高，葡萄质量越高6 。表 7红葡萄级别1 2 红葡萄各样品的分级情形红葡萄样品9表 5红葡萄理化指标加权值样品123456789y样品101112131415161718y样品y192021222324252627样品y12345678910样品y11121314151617181920样品y21222324252627282122,3,15,23,283011,5,8,10,13,14,17,19,20,264-104,6,16,21,22,24,2551 7,11,12,18,27可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结白葡萄级别

35、1 1白葡萄样品3,6,15,28问题三：酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系相关性分析法为了能够得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，本文依据问题二中所得的关于酿酒葡萄的主要理化指标，仍借助相关性分析法，分析了这些指标与所给葡萄酒的 理化指标之间的相关度，所得结果如下表所示：酒花色表 9酒单红葡萄与红葡萄酒的理化指标的相关性分析酒总酒总黄酒白藜DPPH半抑酒 L酒 A酒 BDPPH自由基出汁率槲皮素葡萄糖柠檬酸褐变度可滴定酸百粒质量丝氨酸H1表 8白葡萄各样品的分级情形2012,4,5,7,10,13,14,17,20,21273-109,12,184-2-1152 8,11,16,19苷宁酚酮芦醇制体积0.5670.7530.8140.7640.4210.778