基于统计分析的葡萄酒的评价.pdf

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1、第15卷第2期滁州学院学报V01．15No．22O13年4月JOURNALOFCHUZHOUUNIvERsITYApt．2013基于统计分析的葡萄酒的评价陈然，史少云，张悦，吕光阁摘要：通过葡萄品种的理化指标数据和对应葡萄酒的质量评分，用F检验得到评酒员对红、白葡萄酒的评分结果都具有显著性差异，借助多系列相关分析得到评酒员的可信度。采用主成分分析法降低葡萄理化指标的数量，通过AHP评价模型确定指标的权重，利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类将酿酒葡萄分为A、B、C、D、E五个等级，客观地反映了葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。关键词：F检验；葡萄酒评价；理化指标；AHP评价模型中

2、图分类号：O211．4文献标识码：A文章编号：1673—1794(2013)02—0025—04作者简介：陈然，张悦，吕光阁，吉林大学数学学院；通信作者：史少云，吉林大学数学学院教授，博士生导师，研究方向：常微分方程理论及其应用(长春130012)。收稿日期：2012—12—18葡萄酒是一种成分复杂的酒精饮料，不同产自由度地、年份和品种的葡萄酒成分不同。葡萄酒的质量取一个显著性水平OWUWX或0．05)，可查表与其成分关系密切，是其外观、香气、口味、典型性得到(m，z)，判断若F>，则认为模型是显的综合表现，主要依靠专家的感官进行评价。参考著的。国内的相关研究文献，对葡萄酒分级分类

3、的相关文若F

4、50．919410．2615．452．484红葡萄酒列3914．3126265．397．191．837测试指标数据和专家的感官评价等级数据，实现葡第一组行12143．299804．1526．352．481萄酒质量分类。然而，提供葡萄品种的理化指标数白葡萄酒列4291．2627290．874．411．818第二组行5425．149642．3724．562．481据和对应葡萄酒的质量评分来确定葡萄等级的研自煎董煎型Q：!：：：究，国内外不多见。基于上述研究，本文采用相应其中SS-误差平方和；，一自由度；Ms一均方差；F一显著性统计量；的统计数据处理方法_4]，根据评酒员的评价结果，一基

5、于显著性水平为0．01的F值。确定两组红葡萄酒、白葡萄酒之间是否有显著性差分析表1的四组显著性检验数据，基于“行”异，并判断哪组可信；通过酿酒葡萄的理化指标和与“列”的双向显著性差异检验中，八组数据序列葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。的F统计量均大于基于显著性水平为0．01的F值，表示其差异性极显著。因此，两组评酒员对红1F检验判断显著性差异葡萄酒，白葡萄酒的评分结果都具有显著性差异。计算F统计量^2多系列相关分析方法分析可信度F—o~／ml(1)一／m2在评判过程中，如果评分者严格依据一套评分其中，，是第一、二组方差m，是第一、二组标准，并且在整个评分过程中保持一致，这样的评

6、26滁州学院学报2013年第2期分结果是可信的嘲。但事实是任何评分情况下，评例，我们利用SPSS中“分析”一“相关”一“两因素”判、评分的顺序都会影响评分者，应用评分标准不得到评酒员评分的相关矩阵，由公式一atanh一致，从而导致测量的误差，影响测量的精确性。(r)得到Z矩阵采用多系列相关分析，以第一组白葡萄酒为l0．66710．380．4711O．370．4540．73810．3910．5041．090．99910．3780．4960．5360．4770．51110．3430．4710．4960．5610．5610．8931O．117—0．072—0．1770．03—0．0750

7、．1230．15110．3680．4450．4280．460．5021．1040．9550．26510．3430．4510．5110．5790．6371．0180．980．1991．2561先求出Z值的平均值22387／45一O．497，再将化指标进行标准化处理。公式如下：此值代入下列Spearman-Brown校正公式[63：，Xi-X=——z，zR一再其中，z为某种理化指标原始数据；z为该理化指其中，为品酒员人数；tAB为z值平均值；R为从标平均值；为该理化指标标