葡萄酒品鑑總結(for數學建模)

2021-08-21 08:11:38 字數 2452 閱讀 6289

(2023年a題)

問題回顧:

1. 分析附件1中兩組評酒員的評價結果有無顯著性差異,哪一組結果更可信?

2. 根據釀酒葡萄的理化指標和葡萄酒的質量對這些釀酒葡萄進行分級。

3.分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯絡。

4.分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指針對葡萄酒質量的影響,並論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量?

方法分析:

一、(1)顯著性差異分析(t分析)

實際建模採用方法:

首先取每組十位品酒師所給評分的中位數作為此組對酒樣品的最終評分, 判斷兩組評酒的分數是否有顯著性差異, 我們需要使用的方法是假設檢驗, 現在我們假設兩組紅酒分數沒有顯著性差異, 這個假設成立的概率為α, 我們利用spss軟體對資料進行t分析來得到 α = 0.295 > 0.05, 所以假設成立, 即兩組品酒員所給評分沒有顯著性差異.。

我們運用同樣的方式也可以判斷兩組白葡萄酒分數, 得到相應的α = 0.075 > 0.05, 故對白葡萄酒樣品兩組品酒員所給評分也沒有顯著性差異.

原理即為t檢驗(

t檢驗,亦稱

student t

檢驗(student'st test

),主要用於樣本含量較小(例如

n<30

),總體標準差

σ未知的正態分佈的。(

第六版統計學基礎課程)

以下為t分析大致步驟:

1.建立假設、確定檢驗水準α

h0:μ = μ0 (零假設null hypothesis)

h1:μ ≠ μ0(備擇假設alternative hypothesis)

雙側檢驗,檢驗水準:α=0.05(一般都為0.05)

2.計算檢驗統計量:t

該統計量t在零假說:μ=μ

0為真的條件下服從自由度為n

−1的t分布

。3.查相應界值表,確定p值,下結論。

(2)可信度分析(方差分析)

我們認為若一組品酒員對於一款樣品酒某項指標的十個評分波動越小, 即評分方差越小, 則該組對該樣品酒該項指標的評價越具有可信度, 或者說 這一款酒樣品的這一指標被該組品酒員評價的更準確。

而對於某乙個指標, 若被第一組評價得更準確的酒樣品數量多於被第二組評價得更準確的酒樣品數量, 則可以認為第一組對於這一指標擁有更強的評價能力, 反之亦然. 為了量化這一指標, 我們只需要採集某一指標下各酒樣品被評價得更準確的組別的眾數, 即最多次測量更準確的那一組, 以及眾數比率,即可確定哪一組的評價更加準確。

根據資料統計結果,第二組的評分更加準確。

二、質量分級

實際建模採用方法:採集釀酒葡萄的一級理化指標資料, 並使用spss將其標準化, 相加得到一級指標評分, 再根據兩組評酒員在各個指標上表現出的評價可信度擇優生成各葡萄酒樣品的評分, 最後將兩組評分標準化後相加得到總得分, 根據四分位將釀酒葡萄評為a,b,c,d四個等級。

deep learning

方法:pca+kmeans,步驟就是先降維,再根據葡萄酒理化指標降維得到的各主成分的得分來聚類,聚類玩好壞的評定根據葡萄酒的質量來.

三、分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯絡

由於自變數是一種型別的,因此採用一元線性回歸分析自變數和因變數的關係。通過spss軟體對釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間pearson相關係數的求解,得到資料(見spss**「第三問相關係數求解」)。

線性相關:如釀酒葡萄的花色苷和葡萄酒的花色苷

(r的絕對值》=0.3)

非線性相關:如釀酒葡萄的果穗質量和葡萄酒的酒總黃酮

(r的絕對值

<0.3)

多元關係或關係複雜:如釀酒葡萄的還原糖和葡萄酒的酒總黃酮

(r的絕對值接近於0)

四、(1)分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指針對葡萄酒質量的影響

(由第一問方差分析得到第二組的評分更可信,因此用第二組的評分來量化葡萄酒的質量)

利用spss對釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標與第二組紅葡萄酒的得分求pearson相關係數,得到「第四問紅葡萄酒得分分析」,篩選出r>0.4的理化性質作為主要理化指標。主要理化指標為:釀酒葡萄的蛋白質、***h、總酚、葡萄總黃酮、ph值和果皮顏色a。

spss內進行多元回歸分析得到「第四問紅葡萄酒多元回歸」,可以得到相應的多元線性回歸方程為:

y=0.003x1-1.668x2-0.011x3+0.050x4+0.397x5-0.048x6+5.993

(2)下面利用matlab擬合影象:。。。。。。。。。。

擬合效果良好,則可以論證能用葡萄和葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量。

(同理有白葡萄酒求解相關係數後,篩選出r>0.35的理化性質作為主要理化指標。且主要理化指標為:釀酒葡萄的果穗質量、酒石酸、葡萄總黃酮、總糖和可溶性固體物。多元線性回歸分析後得到對應方程為:

y = −0.097x1 + 0.301x2 − 0.195x3 + 0.137x4 + 0.057x5(採用標準化資料)

紅葡萄酒2

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