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葡萄酒的评价摘要本文主要采用数学统计与分析方法，利用EXCEL,MATLAB等工具解决了有关葡萄酒质量评价的一系列问题。
关于问题一，分析判断两组评酒员评价结果有无显著性差异及哪组结果更可信。
首先我们采用t-检验法，根据T值判断差异的显著性，代入数据后求得P T t 双尾=0.00065<0.01，即两组评价结果差异性显著。
然后将第一组10位()评酒员对于酒样品所给评分的方差值与第二组10位评酒员对于酒样品所给评分的方差值做比较，得出第一组的方差较大，所以认为第一组评酒员打分较为严格，即更可信。
关于问题二，在不确定酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系的情况下，运用主成分分析法粪别根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行了分级，将红葡萄、白葡萄各分成了优质、较好、一般、劣质四个等级，结果详见表5.2.1至表5.2.4。
关于问题三，采用回归分析法，计算出酿酒葡萄与葡萄酒所共有的理化指标之间的相关系数，结果详见表5.3.1和表5.3.2，其相关系数的绝对值越大表示联系程度越紧密。
关于问题四，首先根据问题三的结果可知酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，将分析过程简化为只考虑葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。
然后查阅资料结合附表1，总结出口感和外观为葡萄酒质量的决定因素，而总酚、色泽、花色苷这三个理化指标为主要影响葡萄酒质量的因素。
最后结合附件3，发现芳香物质对葡萄酒质量也有影响，否定了用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的可行性。
关键词：葡萄酒质量的评价EXCEL MATLAB、主成分分析相关系数T-检验1.问题重述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品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
数学建模毕业论文--葡萄酒的评价
葡萄酒的评价是一项复杂的任务，涉及多个因素，包括葡萄品种、酿造过程、年份、产地和存储条件等。
在数学建模中，我们可以利用统计分析和机器学习算法来对葡萄酒进行评价，以预测其质量和特征。
首先，我们可以采集一定数量的葡萄酒样本，并测量其相关属性，如酒精含量、酸度、pH值、残留糖分、挥发性酸、柠檬
酸等。
利用统计分析方法，我们可以探索这些属性与葡萄酒质量之间的关系，建立相应的数学模型。
例如，可以使用线性回归分析来确定具体属性与葡萄酒得分之间的相关性。
另一方面，机器学习算法可以帮助我们构建更复杂的评价模型。
可以使用聚类算法将葡萄酒样本分成不同的类别，以发现具有相似特征的葡萄酒群体。
此外，可以使用分类算法或回归算法来预测葡萄酒的质量评分。
这些算法可以利用已知的葡萄酒样本数据进行训练，并在新样本上进行预测。
除了属性数据，我们还可以考虑其他因素对葡萄酒评价的影响。
例如，可以考虑葡萄酒的价格、评分和消费者评价等因素，以构建更综合的评价模型。
可以使用模糊数学方法来处理这些不确定性和主观性因素，以得出更准确的评价结果。
最后，为了验证模型的准确性和稳定性，可以使用交叉验证或留一验证的方法进行模型评估。
这些方法可以帮助我们评估模型的泛化能力，并进行必要的调整和改进。
数学建模可以帮助我们对葡萄酒进行评价，为葡萄酒生产商、消费者和酒评人提供有关葡萄酒质量和特征的有价值信息。
葡萄酒评价数学建模matlab【原创实用版】目录一、引言二、葡萄酒评价的数学模型介绍三、数学建模在葡萄酒评价中的应用案例四、MATLAB 在葡萄酒评价数学模型中的应用五、结论正文一、引言随着人们生活水平的提高，对葡萄酒的需求也日益增加。
葡萄酒的品质不仅取决于酿酒葡萄的品种、产地、气候等条件，还与酿酒工艺紧密相关。
为了对葡萄酒的质量进行客观评价，数学建模方法被广泛应用于葡萄酒评价领域。
本文将介绍葡萄酒评价的数学模型，并探讨如何利用 MATLAB 进行葡萄酒评价数学模型的实现。
二、葡萄酒评价的数学模型介绍葡萄酒评价的数学模型主要基于葡萄酒的理化指标，如花色苷、总酚、单宁等，以及葡萄酒的外观、香气和口感等感官评价指标。
通过建立数学模型，可以客观地评价葡萄酒的质量，并为酿酒师提供参考意见。
常用的数学模型包括多元线性回归模型、逐步回归模型、主成分分析模型等。
三、数学建模在葡萄酒评价中的应用案例数学建模在葡萄酒评价中的应用案例有很多，其中之一是利用逐步回归分析找出对葡萄酒理化指标影响显著的因素，得出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的函数关系。
另一个案例是基于多目标优化模型研究酿酒葡萄的分级方法，同时考虑酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标，建立以误差平方和最小为目标的多目标优化模型。
四、MATLAB 在葡萄酒评价数学模型中的应用MATLAB 是一种强大的数学计算软件，可以方便地实现葡萄酒评价数学模型。
例如，通过 MATLAB 可以轻松地完成多元线性回归模型的参数估计、逐步回归模型的变量筛选等任务。
此外，MATLAB 还可以绘制葡萄酒理化指标与感官评价指标的关系图，便于酿酒师直观地了解葡萄酒的质量状况。
五、结论数学建模方法在葡萄酒评价领域具有广泛的应用前景，可以提高葡萄酒评价的客观性和准确性。
MATLAB 作为一种有效的数学计算工具，在葡萄酒评价数学模型的实现中发挥着重要作用。
数学建模葡萄酒评价问题葡萄酒作为一种重要的饮品，在许多场合都扮演着重要的角色。
但在选择和鉴赏葡萄酒时，往往需要一定的专业知识和经验。
如何评价葡萄酒的品质，成为一个重要的问题。
通过数学建模，可以对葡萄酒评价问题进行深入研究。
一、葡萄酒评价的一些基本概念在对葡萄酒进行评价时，我们需要了解一些基本概念。
其中有几个核心概念，包括：1.口感：葡萄酒口感主要包括甜度、酸度、单宁和酒精度四个方面。
其中，甜度和酸度是相反的两个方面，而单宁和酒精度则是影响葡萄酒深度和复杂度的关键因素。
2.香气：葡萄酒香气是葡萄酒评价中非常重要的部分，其中包括了果香、花香、木香等多种因素。
3.口感平衡度：葡萄酒口感的平衡度是评价葡萄酒品质的重要指标，它包括了口感中甜度、酸度、单宁和酒精度四个因素之间的和谐程度。
二、对葡萄酒品质的数学建模通过对葡萄酒的评价指标进行分析和量化，我们就可以建立一种数学模型，来对葡萄酒的品质进行评价。
其中的一些关键步骤包括：1.建立评价指标的量化模型：通过对葡萄酒评价指标的分析，我们可以建立相应的量化模型。
例如，将单宁的口感评价量化为0-10分，将香气的评价量化为0-5分等等。
2.确定评分标准：针对不同类型的葡萄酒，我们可以设定相应的评分标准。
例如，某种类型的葡萄酒，其平衡度得分要高于80分，香气得分要高于90分等等。
3.对葡萄酒样品进行测量和评分：在具体的评分过程中，我们需要对葡萄酒样品进行测量和评分，以得出相应的评价分数。
三、葡萄酒品质的数据分析通过对大量葡萄酒样品的评价数据进行收集和整理，我们可以进行相应的数据分析，以得到一些关于葡萄酒品质的重要结论。
例如：1.不同类型的葡萄酒在各项评价指标上存在差异。
例如，红葡萄酒相对白葡萄酒来说，具有更重的单宁和更鲜明的果香和木香。
2.葡萄酒品质在不同地区和不同产年之间也存在差异。
例如，同一品种的葡萄，在不同地区以及不同产年中，会产生明显的差异。
3.葡萄酒品质和价格之间的关系并不一定单调。
葡萄酒评价数学建模matlab摘要：I.引言- 介绍葡萄酒评价数学建模matlab 的意义和目的- 说明本文的主要内容和结构II.葡萄酒评价数学建模概述- 数学建模的定义和作用- 葡萄酒评价数学建模的基本流程和方法III.matlab 在葡萄酒评价数学建模中的应用- matlab 的介绍和特点- matlab 在葡萄酒评价数学建模中的具体应用和实现IV.葡萄酒评价数学建模matlab 实例分析- 一个具体的葡萄酒评价数学建模问题- 使用matlab 进行求解和分析的过程V.结论- 总结葡萄酒评价数学建模matlab 的重要性和优势- 展望葡萄酒评价数学建模matlab 的发展前景正文：I.引言葡萄酒评价是葡萄酒行业中的一个重要环节，对于葡萄酒的品质、口感、价格等方面具有重要的影响。
数学建模是一种基于数学和统计学的方法，可以对葡萄酒评价问题进行量化和分析，为葡萄酒的评价和分级提供科学依据。
matlab 是一种功能强大的数学软件，可以用于求解各种数学问题，包括葡萄酒评价数学建模问题。
本文将介绍葡萄酒评价数学建模matlab 的意义和作用，以及matlab 在葡萄酒评价数学建模中的应用和实现。
II.葡萄酒评价数学建模概述葡萄酒评价数学建模是一种利用数学和统计学方法对葡萄酒进行评价和分析的过程。
其基本流程包括问题定义、模型建立、模型求解和结果分析等步骤。
问题定义阶段是明确葡萄酒评价的具体问题和目标，例如葡萄酒的品质、口感、价格等。
模型建立阶段是根据问题定义阶段的结果，建立数学模型，例如利用回归分析、聚类分析等方法建立葡萄酒评价模型。
模型求解阶段是将建立的数学模型进行求解，得到评价结果。
结果分析阶段是对求解结果进行分析，例如利用图表等方式对葡萄酒的品质、口感、价格等进行可视化分析。
III.matlab 在葡萄酒评价数学建模中的应用matlab 是一种功能强大的数学软件，可以用于求解各种数学问题，包括葡萄酒评价数学建模问题。
数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例一、本文概述本文旨在通过深入剖析数学建模在葡萄酒质量评价中的应用，展示数学建模的经典案例。
我们将首先简要介绍数学建模的基本概念及其在各个领域的应用，然后聚焦葡萄酒质量评价这一具体问题，阐述如何通过数学建模对其进行科学、客观的分析。
文章将详细分析数据的收集与处理、模型的建立与求解、模型的验证与优化等关键环节，并探讨不同数学模型在葡萄酒质量评价中的优缺点。
我们将总结数学建模在葡萄酒质量评价中的实际应用效果，展望其在未来葡萄酒产业中的发展前景。
通过阅读本文，读者将能够了解数学建模在葡萄酒质量评价中的重要作用，掌握相关数学建模方法和技术，为类似问题的解决提供有益的参考和借鉴。
本文也将促进数学建模在葡萄酒产业中的应用与发展，推动葡萄酒产业的科技进步和产业升级。
二、数学建模基础数学建模是一种将实际问题抽象化、量化的过程，通过数学工具和方法来求解问题的近似解。
在葡萄酒质量评价这一案例中，数学建模提供了从复杂的实际生产环境中提取关键信息，并建立预测模型的可能。
这需要我们具备一定的数学基础，如统计学、线性代数、微积分等，同时也需要理解并掌握数据处理的基本技术，如数据清洗、特征提取和选择等。
在葡萄酒质量评价问题中，我们首先需要收集大量的葡萄酒样本数据，这些数据可能包括葡萄品种、产地、气候、土壤、酿造工艺、化学成分等多个方面的信息。
然后，我们需要对这些数据进行预处理，如去除缺失值、异常值，进行数据标准化等，以提高模型的稳定性和准确性。
接下来，我们可以选择适合的模型进行训练。
在这个案例中，我们可以选择线性回归、决策树、随机森林、神经网络等模型进行尝试。
我们需要根据数据的特性和问题的需求，选择最合适的模型。
同时，我们还需要进行模型的训练和验证，通过调整模型的参数，提高模型的预测能力。
我们需要对模型进行评估和优化。
这可以通过交叉验证、ROC曲线、AUC值等评估指标来进行。
如果模型的预测能力不足，我们需要对模型进行优化，如改进模型的结构、增加更多的特征等。
葡萄酒评价模型摘要本文讨论了葡萄酒的评价问题。
对问题一，分别求出两组评酒员对各葡萄酒样品的平均评分，通过SPSS软件对同一类酒的两组得分进行T检验，检验结果表明两组评酒员的评价结果有显著性差异。
再建立评酒员和样品葡萄酒得分的典型相关分析模型，运用MATLAB 求解，以样品葡萄的得分与评酒员的相关系数越大评分越不可信为依据，得出第二组的评分更可信的结论。
对问题二，以第二组的评分为准，对葡萄酒的质量进行排序，得出排序向量，对酿酒葡萄中各个理化指标进行排序，得出排序矩阵，排序向量与排序矩阵的各列进行点乘，得到葡萄酒质量与酿酒葡萄中各个理化指标的内积，以此内积作为葡萄酒的质量与酿酒葡萄中各个理化指标的相似度指标，选出相似度较高的五项指标作为酿酒葡萄分级的参考指标。
根据参考指标对酿酒葡萄进行分级，分别得出了依香气、口感、外观进行分级的酿酒葡萄分级结果(见表五，表六)。
对问题三，建立非线性回归模型，讨论酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系。
将葡萄和葡萄酒的理化指标进行无量纲化处理，利用最短距离法，选出葡萄理化指标中对葡萄酒理化指标影响最大的五项作为回归自变量，以葡萄酒的理化指标为回归因变量，运用MATLAB求解得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的4次函数关系式（见表七,表八）。
对问题四，建立酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的多重T检验模型。
应用SPSS软件进行T检验，通过检验结果所体现出的向量整体差异程度表明，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量影响较大，故可以用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒质量。
关键词理化指标；T检验；典型相关系数；回归模型；葡萄酒评价一、问题重述由于葡萄酒不仅饮用口感佳，而且还具有延缓衰老、滋补养颜、预防心脑血管病、预防癌症等功效，因而受到越来越多人的亲睐。
葡萄酒厂在对葡萄酒质量进行鉴定时，一般是通过聘请一批有专业知识和资质的评酒员对葡萄酒进行品评。
每名评酒员品评后会根据评判标准对所品葡萄酒进行打分，然后求其所有评酒员的打分之和，从而确定葡萄酒的质量。
葡萄酒评价模型摘要本文讨论了葡萄酒的评价问题。
对问题一，分别求出两组评酒员对各葡萄酒样品的平均评分，通过SPSS软件对同一类酒的两组得分进行T检验，检验结果表明两组评酒员的评价结果有显著性差异。
再建立评酒员和样品葡萄酒得分的典型相关分析模型，运用MATLAB 求解，以样品葡萄的得分与评酒员的相关系数越大评分越不可信为依据，得出第二组的评分更可信的结论。
对问题二，以第二组的评分为准，对葡萄酒的质量进行排序，得出排序向量，对酿酒葡萄中各个理化指标进行排序，得出排序矩阵，排序向量与排序矩阵的各列进行点乘，得到葡萄酒质量与酿酒葡萄中各个理化指标的内积，以此内积作为葡萄酒的质量与酿酒葡萄中各个理化指标的相似度指标，选出相似度较高的五项指标作为酿酒葡萄分级的参考指标。
根据参考指标对酿酒葡萄进行分级，分别得出了依香气、口感、外观进行分级的酿酒葡萄分级结果(见表五，表六)。
对问题三，建立非线性回归模型，讨论酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系。
将葡萄和葡萄酒的理化指标进行无量纲化处理，利用最短距离法，选出葡萄理化指标中对葡萄酒理化指标影响最大的五项作为回归自变量，以葡萄酒的理化指标为回归因变量，运用MATLAB求解得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的4次函数关系式（见表七,表八）。
对问题四，建立酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的多重T检验模型。
应用SPSS软件进行T检验，通过检验结果所体现出的向量整体差异程度表明，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量影响较大，故可以用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒质量。
关键词理化指标；T检验；典型相关系数；回归模型；葡萄酒评价一、问题重述由于葡萄酒不仅饮用口感佳，而且还具有延缓衰老、滋补养颜、预防心脑血管病、预防癌症等功效，因而受到越来越多人的亲睐。
葡萄酒厂在对葡萄酒质量进行鉴定时，一般是通过聘请一批有专业知识和资质的评酒员对葡萄酒进行品评。
每名评酒员品评后会根据评判标准对所品葡萄酒进行打分，然后求其所有评酒员的打分之和，从而确定葡萄酒的质量。
A题葡萄酒的评价摘要随着我国葡萄酒业的逐步发展，葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大，葡萄酒的质量成为大家越来越关心的话题，本文旨在建立数学模型评价葡萄酒和酿酒葡萄的质量。
针对问题一，在对两组评酒员的评价是否存在显著性差异的问题中，首先用2 拟合检验法验证了两组评酒员的评价结果都服从正态分布，并对两组评酒员的评价结果进行了F检验和t检验，发现两组评酒员对于红葡萄酒和白葡萄酒的评价结果均存在显著性差异，通过方差分析法处理，发现第二组评酒员的评分方差更小，故评价结果均衡度更好,其结果可信度更大。
针对问题二，我们利用置信区间法计算出可信区间，再结合酿酒葡萄的理化指标和可信组评酒员的打分所刻画的葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行分级，用Q型聚类分析的方法将红，白葡萄酒和酿酒葡萄各分成了5类，然后对分好的葡萄类所酿造的葡萄酒进行统计，得到各类葡萄所对应的级别。
针对问题三，我们分析了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，运用主成分分析的方法，从酿酒葡萄的30个指标中提取出了12个主要成分，进而通过逐步回归的方法建立起酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标联系的模型。
但主成分法去掉了一部分数据，我们有用最小二乘法进行。
针对问题四，利用最小二乘法建立多元线性回归模型分析葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，利用spss软件求出自变量与因变量间的相关系数为0.138，拟合线性回归的确定性系数为0.019，经方差分析及对回归系数进行显著性检验发现方程不显著，即不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
关键字：正态分布主成分分析聚类分析方法最小二乘法逐步回归 spss软件一、问题重述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品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
葡萄酒评价模型摘要本文讨论了葡萄酒的评价问题。
对问题一，分别求出两组评酒员对各葡萄酒样品的平均评分，通过SPSS软件对同一类酒的两组得分进行T检验，检验结果表明两组评酒员的评价结果有显著性差异。
再建立评酒员和样品葡萄酒得分的典型相关分析模型，运用MATLAB 求解，以样品葡萄的得分与评酒员的相关系数越大评分越不可信为依据，得出第二组的评分更可信的结论。
对问题二，以第二组的评分为准，对葡萄酒的质量进行排序，得出排序向量，对酿酒葡萄中各个理化指标进行排序，得出排序矩阵，排序向量与排序矩阵的各列进行点乘，得到葡萄酒质量与酿酒葡萄中各个理化指标的内积，以此内积作为葡萄酒的质量与酿酒葡萄中各个理化指标的相似度指标，选出相似度较高的五项指标作为酿酒葡萄分级的参考指标。
根据参考指标对酿酒葡萄进行分级，分别得出了依香气、口感、外观进行分级的酿酒葡萄分级结果(见表五，表六)。
对问题三，建立非线性回归模型，讨论酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系。
将葡萄和葡萄酒的理化指标进行无量纲化处理，利用最短距离法，选出葡萄理化指标中对葡萄酒理化指标影响最大的五项作为回归自变量，以葡萄酒的理化指标为回归因变量，运用MATLAB求解得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的4次函数关系式（见表七,表八）。
对问题四，建立酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的多重T检验模型。
应用SPSS软件进行T检验，通过检验结果所体现出的向量整体差异程度表明，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量影响较大，故可以用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒质量。
关键词理化指标；T检验；典型相关系数；回归模型；葡萄酒评价一、问题重述由于葡萄酒不仅饮用口感佳，而且还具有延缓衰老、滋补养颜、预防心脑血管病、预防癌症等功效，因而受到越来越多人的亲睐。
葡萄酒厂在对葡萄酒质量进行鉴定时，一般是通过聘请一批有专业知识和资质的评酒员对葡萄酒进行品评。
每名评酒员品评后会根据评判标准对所品葡萄酒进行打分，然后求其所有评酒员的打分之和，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒行业很多人把葡萄园作为葡萄酒厂的第一车间，这个比喻充分说明了原料质量对成品质量的重要性，所以说酿酒葡萄的好坏直接影响着葡萄酒的质量。
葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标在一定程度上反映了葡萄酒和葡萄的质量。
附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。
根据记录的数据，通过数学模型完成如下问题：问题一：分析附件1中两组评酒员的评价结果有无明显差异，如果有差异，进一步讨论哪一组结果更可信。
问题二：根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量的对应关系，对这些酿酒葡萄进行分级。
问题三：根据不同酒样分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
问题四：分别分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。
并以此判断能否利用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标判断葡萄酒的好坏。
二、问题分析针对问题一，为比较分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异，需先分别求出每组中各葡萄酒质量的平均值。
再将所求的第一组红葡萄酒质量的平均值与第二组红葡萄酒质量的平均值、第一组白葡萄酒质量的平均值与第二组白葡萄酒质量的平均值分别进行T检验，进而可确定两组评酒员的评价结果是否存在显著差异。
确定哪一组结果更可信问题。
由于影响各葡萄酒评分大小的因素主要有评酒员打分差异与葡萄酒自身质量。
根据实际可知可信度越高的组别，其打分与评酒员的相关关系越小，故以评酒员编号与该评酒员所打分数做为变量，可建立典型相关分析模型。
然后根据模型计算出每组评酒员编号与所得分的相关系数，判断其可信度。
针对问题二，由于酿酒葡萄的分级与其自身各项理化指标的大小有关，而酿酒葡萄中各项理化指标大小对酿酒葡萄的影响会在葡萄酒质量的好坏中体现，所以本文将根据葡萄酒质量的好坏来判断酿酒葡萄中各理化指标的大小，而后以葡萄中对葡萄影响较大的理化指标为酿酒葡萄分级的依据。
用问题一中更可信一组的评分对葡萄酒的质量进行排序，得出排序向量，对酿酒葡萄各理化指标进行排序得到排序矩阵，用排序向量和排序矩阵各列的点乘值表示相似度，相似度越高则该理化指标对酿酒葡萄的影响越大。
将按照相似度的大小对酿酒葡萄受各项理化指标的影响程度进行排序，选出排在前面5个理化指标作为酿酒葡萄分级的依据，从而进行分级。
针对问题三，由于酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标的量纲不同，所以为讨论酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，需将原始表格中各数据转化为无量纲，进而得到一组新数据表，再运用最短距离法将新葡萄酒数据表中每一组数据与新酿酒葡萄的数据求差的平方和，平方和越小，两组数据近似度大，进而将得到一个关于差平方和的279⨯阶矩阵P，对矩阵中每一列按从大到小进行排序，取前五行数据进行拟合，建立非线性回归模型，从而可确定酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
针对问题四，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,可先将酿酒葡萄、葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量无量纲化，可利用SPSS软件，对酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化指标与葡萄酒质量进行T检验，可进一步分析与葡萄酒质量存在显著性差异的理化指标数目。
从而确定根据酿酒葡萄与葡萄酒是否能判断葡萄酒质量。
三、基本假设1．假设葡萄酒的质量基本服从正态分布；2．原始数据真实可靠；3．未被测量出来的指标对葡萄酒质量的影响忽略不计。
四、符号表示五、模型建立与求解葡萄酒评价结果受多方面因素影响，葡萄酒的质量与原材料酿酒葡萄有直接影响，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标确定着葡萄酒的质量，以及影响葡萄酒最终评价结果的因素是多方面，现就针对酿酒葡萄好坏与葡萄酒质量以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系，来讨论题目中的四个问题。
5.1 两组评酒员评价的选择首先分析两组评酒员的评价结果有无显著差异，再进行可信度分析，选可信度高的一组为葡萄酒质量的评判标准。
5.1.1分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异为分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异，本文首先运用EXCEL求得每组中各红葡萄酒的平均分（见附录一）以及白葡萄酒的平均分（见附录一），而后运用T检验方法进行双重比较。
这种方法为比较第一组与第二组平均数，即检验210:μμ=H方法采用配对样本均值T 检验126621222121--+-=--n x x x x t x x σγσ由于本题中两组数据来自于相同样本，所以，1=γ。
再利用SPSS 软件对问题进行求解得到如下数据结果：在T 检验中，当Sig 大于等于0.05时，即05.0≥Sig ，两者间无显著性差异；反之，当Sig 小于0.05时，即05.0≤Sig ，两者间有明显的显著性差异。
由表三的数据可知，第一组红葡萄酒与第二组红葡萄酒之间的样本检验结果05.0018.0<=Sig ，故针对第一组红葡萄酒与第二组的红葡萄酒，两组评酒员的评价结果有显著性差异。
第一组白葡萄酒与第二组白葡萄酒之间的检验结果的05.0033.0<=Sig ，故针对第一组白葡萄酒与第二组白葡萄酒评分过程中，两组评酒员的评价结果仍有显著性差异。
5.1.2确定哪一组结果更可信问题在大量的实际问题中，葡萄酒样品的得分与该葡萄酒的质量、评分员的自身因素有关。
判断可信度可转化为判断评分与评分人的相关系数大小。
将27种葡萄酒样品看成27次观测，由葡萄酒的得分与评分员编号作为变量，建立典型相关分析模型：设有两组变量'21),..,(p x x x X =和'21),...,(q y y y Y =，分别进行了n 次观测，构成样本矩阵（Y X ,）：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=np p p n npn p p y y y y x x y x x y x x Y X ....................................),(21112122111111(1)其中，27,10===n q p 。
首先，将样本数据的元素进行标准化处理，利用离差标准化后所得内积为相关系数得相关矩阵:R⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=22211211R RR R R 再由分块矩阵，得到矩阵乘积：2112212R R R -和1211121R R R -，而后又可得到特征方程，进而求得特征向量，此时的特征向量即为所求的典型相关系数，对典型相关系数的检验本文采用2χ检验法进行显著性检验，从而选出有应用意义的相关系数。
相关系数越小，评分越公平，可信度越高。
本题以第一组红葡萄酒为例进行求解：将原始数据记为矩阵形式，标准化之后计算出相关矩阵。
根据相关矩阵R 得出特征根i λ（101 =i ）。
利用2χ检验法进行显著性检验，方法是求其2i Q 的最大值，进而确定与2i Q 最大值对应的特征根。
下表表四中给出针对i λ，其中10...2,1=i .对第i 个典型相关系数i λ进行显著性检验时，先假设0H ：i λ=0，令：∏=-=∧kij j i )1(2λ在U 和V 的情况下，统计数i q p i n Q ∧⎪⎭⎫⎝⎛++---=ln )1(212如果i λ通过了显著性检验，则表明第i 个典型相关系数i λ显著，或称为第i 对典型变量i i V U ,有显著相关[1]。
运用MATLAB 求出对应的i ∧和2i Q （见下表四）。
由表四可知，Q 最大值为93.4279时，对应10的值。
同理可以利用相同的办法，分别求第一组白葡萄酒，第二组红葡萄酒以及白葡萄酒当2Q 取的值最大时，所对应的λ值。
通过求解得到第一组白葡萄酒2Q =66.6751，3723.3=λ；第二组红葡萄酒2Q =82.7456，6115.4=λ；第二组白葡萄酒2Q =65.7723，0523.10=λ。
对于同一颜色的葡萄酒，λ值越大，说明显著性差异越大，可信度越低，综上所述，第二组的评分较第一组更可信。
5.2酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量对酿酒葡萄分级。
本文将先对葡萄酒的质量依照问题一中更可信的一组的评分进行从大到小排序，由第一问的结果知第二组的评分更可信，所以本题将采用第二组的数据（见题目附录一）作为原始数据来对酿酒葡萄进行分级。
设有向量),...,,(21m φφφφ=，h m h ⨯=),...,,(21ϕϕϕϕ，其中φ表示第二组红葡萄酒评分的平均值按从大到小以此排列，ϕ表示酿酒葡萄中各成分依次排列，30,27==h m 。
葡萄酒质量与酿酒葡萄中各个理化指标排序的相似度：ϕφ⨯=B 。
其中，B 为一个301⨯向量。
现按照B向量中元素的大小对酿酒葡萄受各项理化指标的影响程度进行从大到小的排序，具体排序结果见附录二。
然后选出排在前面5个理化指标作为酿酒葡萄分级的依据。
酿酒葡萄分级方法为：对酿酒葡萄分别就其外形、香气、口感进行分级，其中，当某种酿酒葡萄的该5个理化指标均排在所有样品酿酒葡萄的前5名时，该酿酒葡萄为一级酿酒葡萄，若只有4个理化指标排在所有样品酿酒葡萄的前5名时，该酿酒葡萄为二级酿酒葡萄，依次类推，共分六级。
