国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

葡萄酒的評(píng)價(jià)

2020-04-07 03:37何皓明章文卓李子敬
科技資訊 2020年2期
關(guān)鍵詞:相關(guān)性分析回歸分析主成分分析

何皓明 章文卓 李子敬

摘? 要:該文主要討論葡萄酒的質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題,研究釀酒葡萄和所釀葡萄酒的理化指標(biāo)與葡萄酒的質(zhì)量的關(guān)系,給出評(píng)價(jià)方法。葡萄酒的質(zhì)量對(duì)于葡萄酒制造商和購(gòu)買(mǎi)者來(lái)說(shuō)都至關(guān)重要,該文主要討論葡萄酒的質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題,研究釀酒葡萄和所釀葡萄酒的理化指標(biāo)與葡萄酒的質(zhì)量的關(guān)系,并給出評(píng)價(jià)方法,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞:質(zhì)量? 理化指標(biāo)? 主成分分析? 相關(guān)性分析? 回歸分析

中圖分類(lèi)號(hào):O212 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2020)01(b)-0190-02

1? 問(wèn)題重述

確定葡萄酒質(zhì)量時(shí)通常是通過(guò)聘請(qǐng)一批有資質(zhì)的評(píng)酒員進(jìn)行品評(píng)。每個(gè)評(píng)酒員在對(duì)葡萄酒進(jìn)行品嘗后對(duì)其分類(lèi)指標(biāo)打分,然后求和得到其總分,從而確定葡萄酒的質(zhì)量。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系,葡萄酒和釀酒葡萄檢測(cè)的理化指標(biāo)會(huì)在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。筆者分析了某一年份一些葡萄酒的評(píng)價(jià)結(jié)果,以及該年份這些葡萄酒和釀酒所用葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)。嘗試建立數(shù)學(xué)模型討論下列問(wèn)題:

(1)分析兩組評(píng)酒員給出的葡萄酒質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果有無(wú)顯著性差異,哪一組結(jié)果更可信?

(2)分析葡萄與所釀葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。

2? 問(wèn)題分析

葡萄酒的質(zhì)量對(duì)于葡萄酒制造商和購(gòu)買(mǎi)者來(lái)說(shuō)都至關(guān)重要,該文主要討論葡萄酒的質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題,研究釀酒葡萄和所釀葡萄酒的理化指標(biāo)與葡萄酒的質(zhì)量的關(guān)系,并給出評(píng)價(jià)方法,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2.1 問(wèn)題1分析

觀(guān)察統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知,兩組評(píng)酒員團(tuán)隊(duì)每組10人,需對(duì)每種酒的10項(xiàng)分類(lèi)指標(biāo)進(jìn)行打分,各項(xiàng)綜合起來(lái),滿(mǎn)分為100分。將每位評(píng)酒員給每類(lèi)酒的10項(xiàng)指標(biāo)打的分?jǐn)?shù)累加即可分別得到不同評(píng)酒員對(duì)每類(lèi)酒的總評(píng)分?jǐn)?shù),則易得每組內(nèi)的10名評(píng)酒員對(duì)每種酒的平均總評(píng)分?jǐn)?shù)。將兩組的平均總評(píng)分?jǐn)?shù)分別用SPSS進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn),判斷出它們均符合正態(tài)分布,可以進(jìn)行t檢驗(yàn)。因此我們采用了信度分析的方法,用SPSS求得每組10人對(duì)每類(lèi)酒評(píng)分的信度系數(shù),經(jīng)比較即可知哪組的評(píng)分更可信。

2.2 問(wèn)題2分析

由于釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系,而葡萄酒和釀酒葡萄檢測(cè)的理化指標(biāo)會(huì)在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量,因此我們認(rèn)為葡萄的理化指標(biāo)會(huì)影響所釀葡萄酒的理化指標(biāo)。

對(duì)葡萄酒的每一個(gè)理化指標(biāo)都用主成分分析法將影響它的葡萄的理化指標(biāo)進(jìn)行降維處理,并通過(guò)MATLAB編程,最終得到葡萄酒的各理化指標(biāo)與葡萄的理化指標(biāo)間的具體關(guān)系。

3? 模型的建立和求解

3.1 問(wèn)題1的模型建立及求解

3.1.1 判斷兩組評(píng)價(jià)結(jié)果是否有顯著性差異

觀(guān)察統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知,兩組評(píng)酒員團(tuán)隊(duì)每組10人,需對(duì)每種酒的10項(xiàng)分指標(biāo)進(jìn)行打分,各項(xiàng)綜合起來(lái),滿(mǎn)分為100分。將每位評(píng)酒員給每類(lèi)酒的10項(xiàng)指標(biāo)打的分?jǐn)?shù)累加即可分別得到不同評(píng)酒員對(duì)每類(lèi)酒的總評(píng)分?jǐn)?shù):(其中,gjn表示j第名評(píng)酒員給酒n的總評(píng)分?jǐn)?shù),gijn為第j名評(píng)酒員給酒n的指標(biāo)i所打分?jǐn)?shù))。易得每組內(nèi)的10名評(píng)酒員對(duì)每種酒的平均總評(píng)分?jǐn)?shù)為:,k=1,2(表示第k組的10名評(píng)酒員對(duì)酒n的平均總評(píng)分?jǐn)?shù))。

可知配對(duì)樣本顯著性檢驗(yàn)結(jié)果為P=0.014<0.05,則由概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)可知,當(dāng)α=0.05時(shí),拒絕H0,即認(rèn)為兩組評(píng)酒員對(duì)各類(lèi)白葡萄酒的評(píng)分結(jié)果存在顯著性差異。

3.1.2 判斷哪一組的評(píng)價(jià)結(jié)果更可信

假設(shè)每位評(píng)酒員的評(píng)分都是客觀(guān)的,則組內(nèi)10人的評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)具有一致性和穩(wěn)定性,這樣的評(píng)分才更可靠。以第1組的紅葡萄酒評(píng)分為例將每種酒每位評(píng)酒員的打分列出。

用同樣的方法可知,第1組的白葡萄酒評(píng)分的信度為0.972;第2組的白葡萄酒評(píng)分的信度為:0.959,0.972>0.959,因此第1組的白葡萄酒評(píng)分更可信。

3.2 問(wèn)題2的模型建立與求解

3.2.1 問(wèn)題2模型的建立

由于釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系,因此我們認(rèn)為葡萄的理化指標(biāo)會(huì)影響所釀葡萄酒的理化指標(biāo)。為確定葡萄酒的各理化指標(biāo)分別與葡萄的哪些理化指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性,我們采用相關(guān)性分析法對(duì)葡萄酒的各理化指標(biāo)和葡萄的30個(gè)理化指標(biāo)進(jìn)行分析,建立模型如下:

然后采用主成分估計(jì)的方法:對(duì)于多個(gè)相關(guān)的指標(biāo),選擇其中一部分重要的主成分作為新的自變量,此時(shí)丟棄了一部分影響不大的自變量,這實(shí)際達(dá)到了降維的目的,然后用最小二乘法對(duì)選取主成分后的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),最后再變換回原來(lái)的模型求出參數(shù)的估計(jì)。線(xiàn)性回歸模型如下:

3.2.2 問(wèn)題2模型的求解

通過(guò)MATLAB編程可得葡萄酒的各理化指標(biāo)和葡萄的30個(gè)理化指標(biāo)的相關(guān)性矩陣,例如紅葡萄酒的花色苷與葡萄的前5個(gè)理化指標(biāo)的相關(guān)性(見(jiàn)表1)。

將葡萄的相關(guān)指標(biāo)和葡萄酒的指標(biāo)值列出,以紅酒前5個(gè)樣品的色澤b*(D65)為例:將表2數(shù)據(jù)采用與問(wèn)題2相同的方法進(jìn)行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化,通過(guò)MATLAB編程求得前5個(gè)特征值之和所占比例(累積貢獻(xiàn)率)達(dá)到0.9212。于是我們略去第6、7個(gè)主成分。

4? 模型的評(píng)價(jià)

模型的優(yōu)點(diǎn)如下。

(1)第二題中理化指標(biāo)過(guò)多,故采用了主成分分析的方法來(lái)提取主要成分,并通過(guò)主成分來(lái)分析結(jié)果,解決了指標(biāo)繁瑣的問(wèn)題。

(2)采用了計(jì)算相關(guān)性確定葡萄指標(biāo)與葡萄酒指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,簡(jiǎn)化了模型。

(3)考慮到了芳香物質(zhì)對(duì)葡萄酒質(zhì)量的影響,使結(jié)果更加合理。

參考文獻(xiàn)

[1] 司守奎.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].2版.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2015.

[2] 童曉燕.葡萄酒專(zhuān)業(yè)高職學(xué)生創(chuàng)新素養(yǎng)的培養(yǎng)——以應(yīng)用文寫(xiě)作課程教學(xué)改革為例[J].現(xiàn)代職業(yè)教育,2018(34):52-53.

[3] 唐紀(jì)芳.借助圖論方法,指導(dǎo)數(shù)學(xué)建模[J].現(xiàn)代職業(yè)教育,2018(8):170.

猜你喜歡
相關(guān)性分析回歸分析主成分分析
上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票價(jià)格的相關(guān)性實(shí)證分析
淘寶星店成長(zhǎng)中的粉絲力量
中國(guó)城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系研究
主成分分析法在大學(xué)英語(yǔ)寫(xiě)作評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
江蘇省客源市場(chǎng)影響因素研究
基于變形監(jiān)測(cè)的金安橋水電站壩體穩(wěn)定性分析
SPSS在環(huán)境地球化學(xué)中的應(yīng)用
森林碳匯影響因素的計(jì)量模型研究
河北省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與消費(fèi)統(tǒng)計(jì)分析
河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量與創(chuàng)新能力關(guān)系的實(shí)證分析
陇南市| 陆川县| 霍城县| 康定县| 兰西县| 阿克苏市| 汉源县| 崇仁县| 临桂县| 广平县| 大悟县| 巴南区| 共和县| 太和县| 南阳市| 阳谷县| 临湘市| 南汇区| 库尔勒市| 阿尔山市| 西青区| 九寨沟县| 阳山县| 灵寿县| 中方县| 梅河口市| 永胜县| 临沂市| 永寿县| 大名县| 青浦区| 襄樊市| 堆龙德庆县| 呈贡县| 台南县| 霸州市| 红桥区| 类乌齐县| 曲靖市| 奉新县| 桦甸市|