葡萄酒的评价

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1、葡萄酒的评价　　摘要本文建立了葡萄酒评价的符号秩检验和灰色聚类分析模型。为了得到每组评酒员对各个酒样品的客观评价分数，对每组评酒员对酒样品的评价分数做平均值，得到该酒样品总体评分，然后将两组评酒员的评价结果作差，得到的差值作成对数据的符号秩检验，最后采用SAS软件计算出符号秩检验中=0.0085，小于显著性水平=0.05，故不接受原假设，即两组评酒员的评价结果有显著性差异；对于置信度的问题，我们对各个评酒员对酒样品的评分作方差分析，分别计算出第一、二组评分结果的方差和分别为1409.3、821.1，易知第一组的方差和远大于第二组，所以第二组的评价结果更稳定，也更可信。将第二组评酒员对红葡萄酒

2、的评价结果进行等级分类，再采用灰色聚类分析的方法对红葡萄的样品进行分级，结合其酿造出的葡萄酒的品质，即该葡萄样本所酿造的葡萄酒的级别，来确定该葡萄酒的级别。　　关键词葡萄酒评价符号秩检验灰色聚类分析　　中图分类号：TS262.6文献标识码：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2015.12.066　　AbstractThispaperestablishedasignedranktestandgrayclusteringmodelwineevaluation.Inordertogeteachgroupwine-tastingeachwinesampleanobjectivee

3、valuationscoreforeachgroupofwine-tastingwinesamplesfortheevaluationscoresdomean6togivethewinesampleoverallscore，andthentheevaluationresultsofthetwogroupsforwine-tastingpoor，madethedifferencetogetthedatasignedranktest，andfinallytheuseofSASsoftwaretocalculatethesigned-ranktest=0.0085，andlessthanthesi

4、gnificancelevel=0.05，itdoesnotaccepttheoriginalhypothesisthattheevaluationresultsoftwowine-tastingaresignificantdifferences；Forthequestionofconfidence，andweeachwine-tastingwinesamplesratingsforvarianceanalysis，werecalculatedfirstandsecondsetofscoreresultsofvarianceandwere1409.3，821.1，easytoknowandm

5、uchlargerthanthefirstgroupvarianceThesecondgroup，sotheevaluationresultsofthesecondgroupismorestableandmorereliable.Thesecondgroupofwine-tastingredwinefortheevaluationoftheresultswillbeclassification，thenusinggrayclusteranalysisofthesamplesweregradedredgrapes，combinedwithitswineisquality，bothinthegr

6、apesampleswineslevel，todeterminethelevelofthewine.　　Keywordswineevaluation；signedranktest；greyclusteranalysis　　1问题重述　　1.1研究课题背景6　　针对主观性评价问题和多目标问题，由于其繁琐性和主观性，对我们来说，很难透过现象看本质，虽然层次分析法在PHP中可以通过得分函数构成。但就其缺点而言，我们认为对这类模糊性问题采取多目标分层次的解决方式，而利用统计分析里的方差分析和灰色关联度分析能够合理处理此类问题。对于未来预测性和多目标问题可以得到很好的预见性效果。同时也为多领域多目标问

7、题中提供一个较好的模型。　　本文的模型也可适当地对研究人事、招聘及高校评选的处理方法有所帮助和提高。　　2问题分析　　因为两组品酒员对酒样的评分是成对比较，且对评分并不要求成对数据之差服从正态分布，只要求对称分布，故我们采用统计学中Wilcoxon符号秩检验来解释两组品酒员对葡萄酒的评价有无显著性差异。　　假设两组品酒员对葡萄酒的评价有显著性差异，就需要确定哪组品酒员的评价更可信，为此对品酒员评价数据做置信度