葡萄酒评价分析

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1、葡萄酒评价分析摘耍:随着人们物质生活水平的不断提高,葡萄酒越来越受到各国人民的喜爱,人们对葡萄酒质量的关注也H益加强,确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行评价,每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后対其分类指标进行打分,然后求和得到其总分,从而得到葡萄酒的质量。关键词:葡萄酒;理化特性;主成分分析;典型相关分析中图分类号:F27文献标识码:A文章编号:1672-3198(2013)09-0088-021基木假设(1)不同种类中酿酒葡萄的成分数值统一标准无差异;(2)不同种类中酒葡萄的成分数值统一标准无差异;(3)酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量无影响

2、;(4)詁酒先后对打分没冇影响;(5)检测理化指标为标准值误差。2模型基本思想2.1主成分分析法基本思想主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原來众多的具有一定相关性的指标XI,X2,・・・,XP(比如P个指标),重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标Fm来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取,使其既能最大程度的反映原变量Xp所代表的信息,乂能保证新指标之间保持相互无关(信息不重叠)。2.2典型相关分析基本思想典型相关分析(canonicalcorrelationanalysis)就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间

3、的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和VI(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量Z间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。由于典型相关分析涉及较大量的矩阵计算,其方法的应用在早期曾受到相为的限制。但随着当代计算机技术及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析屮的怵1难,因此它的应用开始走向普及化。典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。3主成分分析模型建立和实证分析3.1符号定义(1)酿酒葡萄的理化指标进行符号定义。Xi

4、(i=l,2,……,32)——{花色昔,单宁,总酚,酒总黄酮,白藜芦醇,反式白藜芦醇营,顺式白藜芦醇昔,反式白藜芦醇,顺式白藜芦醇,DPPH半抑制体积(IV50)1/IV50,L*(D65),a*(D65),b*(D65),II(D65),C(D65)}o(2)葡萄酒的理化指标进行符号定义:Yj(j二1,2,……,15)——{花色昔,单宁,总酚,葡萄总黄酮,白藜芦醇,反式白藜芦醇背,顺式白藜芦醇晋,反式白藜芦醇,顺式白藜芦醇,DPPH自由基1/IC50,L*(D65),a*(D65),b*(D65),H(D65),C(D65)}o2.2酿酒葡萄红葡萄的主成分

5、分析通过SPSS18.0软件对酿酒葡萄红葡萄的32项酿酒葡萄红葡萄标准化的指标进行主成分分析(即模型检验)。表2列出了9个主成分对应的特征值、占总方差的百分比及累计百分比。第一个主成分占总方差的百分比为22.21%,说明他可解释原来变量中22.21%的信息。前9个主成分的累计贡献率为85.104%,说明用九个主成分來表示原來的32个变量,可以反映85.104%的信息。85.104%%,已经超过85%,根据主成分选取指标的原则,选取前9个主成分完全可以来代表19项指标。因此,选择该9个主成分,并定义为Yl,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6,Y7,Y8,Y9o3.3

6、建立主成分方程用表1中的数据除表2中主成分相对应的特征值开平方根便得到主成分中每项指标所对应的系数,即特征向量。特征向量将得到的特征向量与标准化后的数据相乘得出主成分表达式。第一种主成分方程:Yl=0.050X1+0.086X2-0.019X3+-+0.012X31-0.059X32第1主成分方差贡献率最大为22.21%,通过线性方程能得出特征向量较大的是X4(花色昔)。第二种主成分方程:Y2二0.109X1+0.079X2-0.073X3+・・・+0・022X31+0.080X32第2主成分方差贡献率最大为15.762%,通过线性方程能得出特征向量较人的是

7、X6(苹果酸)和X15(黄酮醇)。同理,我们可以分析得到第三至第九种主成分方程的特征向量较大的指标。上述主成分方程的结果显示,特征向量较大的为XI(氨基酸总量),X4(花色昔),X6(苹果酸),X7(柠檬酸),X8(多酚氧化酶活力),X9(褐变度),X12(单宁),X13(葡萄总黄酮),X15(黄酮醇),X24(百粒质量)和X19(PH值)等11项。对酿酒白葡萄进行上述类似的主成分分析,可以选取出特征向量较大的为XI(氨基酸总量),X4(花色背),X6(苹果酸),X7(柠檬酸),X8(多酚氧化酶活力),X9(褐变度),X12(单宁),X13(葡萄总黄酮),X

8、15(黄酮醇),X24(百粒质量)和X19(PH值)

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