葡萄酒评价的统计方法

葡萄酒评价指标区分好坏葡萄酒没有具体的绝对的量化标准，目前权威的葡萄酒评分系统主要是美国著名的葡萄酒评论家罗伯特·帕克，帕克推崇的是葡萄酒100分制评分体系；以及大家俗称的3W1D也是世界葡萄酒评分系统中的权威。

帕克的100分制给葡萄酒的打分范围是50-100，基于以下四个因素：外观，香气，风味，总体质量或潜力。

帕克将葡萄酒分成四个档次(从50-100分)，具体的打分体系如下：96-100 Extraordinary 经典：顶级葡萄酒。

90-95 Outstanding 优秀：具有高级品味特征和口感的葡萄酒。

80-89 Above average 优良：口感纯正、制作优良的葡萄酒。

70-79 Average 一般：略有瑕疵，但口感无尚大碍的葡萄酒。

60-69 Below average 低于一般：不值得推荐50-59 Unacceptable 次品一般帕克的评分系统会给每一款酒一个基础的分数（50分）。

在50分的基础上，按酒的质量特点加分。

酒的颜色和外观值5分，好的葡萄酒的外观应该澄亮透明（深颜色的酒可以不透明），有光泽，其颜色与酒的名称相符，色泽自然、悦目。

然后，酒香值15分，取决于香气的浓度、复杂度和纯粹感，香气应该是葡萄的果香（比如赤霞珠的黑醋栗香气、黑比诺的樱桃香气、霞多丽的热带水果香气）、发酵的酒香、陈酿的醇香（橡木桶陈酿及瓶内陈酿组成的香气，主要包括花香、果香、辛香料香、动物香、矿物香、动物香、焙烤香等香气类型），这些香气应该平衡、协调、融为一体，香气幽雅，令人愉快；酒的口感和后味值20分，好的葡萄酒其口感应该是舒畅愉悦的，各种香味应细腻、柔和，酒体丰满完整，有层次感和结构感，果味、单宁、酒精、酸度、甘油、糖分均衡，余味绵长；最后，酒的总体质量水平或者演化进步的潜力，也就是说陈化的潜力，值10分。

3W指WA、WS、WEWA是《葡萄酒倡导家》杂志Wine Advocate journal 即罗伯特·帕克的评分WS是《葡萄酒观察家》Wine Spectator magazine杂志，该杂志同样为美国最具影响力的杂志之一，同样倡导百分制，基本思路与帕克类似，但《葡萄酒观察家》拥有众多的优秀评酒师，通过蒙瓶试酒，多方面综合结果，所以评分相对较中立。

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。

葡萄酒品酒员评价结果的统计分析模型[摘要]对于品酒员的评价是否有显著差异的问题，本文运用配对T检验法，采取“先总分—后项目分”的策略，对两组品酒员的评价结果进行检验，得出两组评价结果有显著性差异；对于评价结果可信度分析，本文综合运用标准差检验、肯德尔W系数检验以及品酒员打分均值的相关系数检验，得出第一组品酒员的评价结果更可信的结果。

[关键词]T检验；标准差检验；肯德尔W系数；相关系数针对2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题第一问，本文对其中两组品酒员评价结果的差异性、可信度做了如下统计分析。

1问题假设（1）品酒员评分是相互独立且不受外界因素影响的；（2）样本均为随机抽取，样本的容量足够大，符合统计学相关规律。

2模型的建立与求解2.1数据分析及处理分别按红葡萄酒和白葡萄酒两种类型对两组品酒员的评分进行分析。

其中，第一组红葡萄酒品尝评分中，样品酒20的4号品酒员二级指标色调数据缺失；第一组白葡萄酒品尝评分中，样品酒3的7号品酒员，样品酒8的9号品酒员在二级指标持久性的得分高于该项指标满分，显然是异常数据。

为尽可能还原真实数据，采用其他9位品酒员在该项指标平均值替代异常数据。

异常数据经过处理后分别为6，6，6（单位：分）。

2.2问题求解分析两组品酒员的评价结果有无显著性差异，若对数据进行变换，使分数尽可能反映葡萄酒的真实品质，必然会使两组品酒员的评分结果趋向一致，可能会导致本来具有显著性差异的原始数据经处理后变得无显著性差异。

故本文采用每组葡萄酒十位品酒员对同一样品分类指标打分求和得到总分相加取平均的做法，作为该组该样品的最终得分。

接下来，分别对同一类型的两组数据“配对T检验”，即用每一种葡萄酒二组的最终总得分进行配对T检验[原假设（H0）：没有显著差异性，备择假设（H1）：有显著差异性，检验水准：p=0.05]。

如果不通过检验，说明两组数据总体呈现显著性差异，反之，说明两组数据总体不呈现显著性差异，需要进一步对两组样品数据的一级指标求和取均值，逐一对其进行配对T检验，重复上述判断。

多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用多元统计分析是一种对大量多变量数据进行统计分析的技术，由数据的统计学推断和形式模型的建立两部分组成，它的基本思想是描述、表达和分析数据之间的关系，以达到深入理解数据背后含义的目的[1]。

在葡萄酒品质评鉴中，多元统计分析可以捕捉到葡萄酒的多种品位特征及其复杂关系，从而更准确地预测品质。

评鉴葡萄酒的品质是一件复杂的事情，有时需要多个葡萄酒参数来评判一种葡萄酒的质量，而这些参数之间可能存在复杂的关系。

这一点可以通过建立多元统计模型来解决。

在多元统计模型中，可以对葡萄酒的台糖含量、酸度、游离氮、乙醇含量、挥发性酸含量、醇度、香气等作为多个变量，进行多变量分析，以便更深入地了解葡萄酒品质之间的复杂关系[2]。

在多元统计分析中，可以运用不同的统计技术来探索此类复杂关系。

有用的技术包括多元回归分析、主成分分析和聚类分析，其中所述的分析技术都可以用于预测葡萄酒品质的优劣。

例如，利用多元统计分析，可以通过观察葡萄酒的理化指标作为依据，结合不同的口感和气味特征，探讨并预测葡萄酒品质的潜在变化趋势[3]。

同时，多元统计分析还可以将葡萄酒品质与微生物组合研究相结合，以进一步了解葡萄酒差异程度，展示出复杂的范围和细节。

经过多元统计技术的分析，可以通过测量几个参数来预测葡萄酒品质，比如以台糖含量、酸度、游离氮、乙醇含量等参数的组合，来评价葡萄酒的质量是否优良，以及该葡萄酒是否有特殊口感和各种其他优势[4]。

因此，多元统计分析可以帮助酿酒者更加准确地评价葡萄酒的品质，以便更快更准确地获取最优质的葡萄酒产品。

综上所述，多元统计分析是一种帮助酿酒者更准确评价葡萄酒品质的有效技术，它通过识别葡萄酒的各项参数之间的复杂关系，可以更有效地预测和预测葡萄酒的品质。

同时，多元统计分析技术也可以结合微生物组合研究，以便更深入了解葡萄酒差异程度，使之更具特色。

因此，多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中具有重要的作用，值得酿酒者好好利用。

葡萄酒质量的评价现行的葡萄酒质量的评价体系是建立在人的感官上进行的，如何通过一些量化的理化指标来评价葡萄酒质量是一个值得研究的方向。

为此，利用多元统计分析的相关知识，通过研究酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系，客观的评价了葡萄酒的质量，成功的对酿酒葡萄进行了分级。

标签：t检验法；K均值聚类；典型相关分析；多元线性回归1问题背景葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，找到一种简单有效的客观方法来评酒，如何采用一个量化的评价标准就显得尤为重要了。

本文根据全国大学生数学建模竞赛2012年A题的问题和数据，通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标之间的关系，对葡萄酒的质量进行了客观评价和分级。

2模型假设（1）假设附件数据来源真实有效；（2）假设两组品酒员在相同环境下品酒，采用评分标准一样；（3）假设酿酒葡萄和葡萄酒编号一一对应。

3符号说明4模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1数据预处理在数据分析之前通常要对数据进行预处理，附件1包含两组品酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评分数据，每组品酒员有10个，红葡萄酒样品有27个，白葡萄酒样品有28个。

观察数据我们可以发现，部分数据存在缺失和异常现象，我们对其正常化处理。

对于数据缺失情况，例如第一组红葡萄酒样品20号中品酒员4号对色调评分数据缺失，我们采用剩余数据的均值替换法来修补缺失数据。

对于数据异常情况，例如第一组白葡萄酒样品3号中品酒员7号对持久性数据评分超过其规定最大值，我们也是采用“先舍弃后均值替换”的方法。

4.1.2评分数据正态性的检验对数据进行预处理后，我们对附件1中品酒员对酒样品的评价总分进行了计算，然后得出了红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值，其图像如图1、图2所示。

观察图1、图2可以发现，两组品酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值虽然在数值上有出入，但其变化趋势大致一样，为了评价两组品酒员的评价结果有无显著性差异，我们拟采用双正态总体t检验法，为此我们需要对两组品酒员的评分数据进行正态性检验。

葡萄酒质量评分的统计分析方法研究
俗话常说，“酒当肺，评价当判”，葡萄酒的质量评分是葡萄酒界和消费者的重要参考依据。

近年来，随着市场竞争的激烈，酒类市场竞争的激烈，葡萄酒的质量评分变得越来越重要。

为改善葡萄酒质量的评价，本文就如何统计分析葡萄酒质量评分展开研究。

首先，我们应该明确葡萄酒质量评分的结构：由口感、颜色、余味和香味四个基本要素组成。

针对口感，一般会根据软、爽、平衡和综合口感等四个要素进行评分并得出分数，不同的品牌葡萄酒也会有不同的分数；其次，关于颜色，通常采用色深度作为标准来确定评分，比如深灰、紫暗等；再次，余味和香味都有一定的标准，比如余味则是果香、花香、木香等，香味则是香料、乳酒等，当然了，最后也可以综合考虑水感、清晰度等要素，来给出客观评分。

接下来，将葡萄酒质量评分的数据在统计分析软件上可进行详细的统计分析，如中位数、众数、均值等等，从而得出以上三个基本要素的实际分数，之后再对各品牌等进行比较分析，以便给出最后的统计分数。

总而言之，运用统计分析方法做葡萄酒质量评分非常重要，可以客观、准确地反应出葡萄酒的最终品质。

希望本文可以为有关评估和产品创新研究助力，以保证葡萄酒行业的稳步发展。

葡萄酒品质评估中的统计学方法研究葡萄酒是一种具有悠久历史和独特魅力的饮品，也是世界上最受欢迎的饮料之一。

然而，葡萄酒的品质评估一直是个复杂而有争议的问题，因为它涉及到许多因素，如葡萄品种、气候、土壤、采摘时间、酿造技术等等。

为了解决这个问题，需要运用适当的统计学方法来评估葡萄酒的品质。

品质评估是一种比较和评价葡萄酒的方法，通常包括外观、气味、口感和余味这四个方面的评价。

而这些因素的评价通常是由专业的品酒师来完成的。

但是，由于每个品酒师的口味和经验不同，这种主观的评估方法容易引起争议，因此需要一种客观、可靠的评价方法。

这时候就需要用到统计学方法了。

一、目前葡萄酒品质评估中常用的统计学方法1. 盲测法盲测法是一种让品酒师在不知道样品信息的情况下进行葡萄酒品质评估的方法。

盲测法可以消除品酒师在评估时的主观偏见，提高评估结果的客观性。

在这个过程中，品酒师只评价葡萄酒的外观、气味、口感和余味这些方面，而不知道葡萄品种、采摘时间、酿造技术等信息，从而避免了任何可能干扰评分的因素。

然而，盲测法也存在一定的局限性，如评价结果可能会受到温度、杯子的类型等因素的影响。

2. 主成分分析法（PCA）主成分分析法是一种常用的多元统计方法，可以将一组相关变量降维到几个不相关的主成分上。

在葡萄酒品质评估中，PCA可以用于确定哪些因素对葡萄酒的品质评估具有重要的影响。

品酒师可以对不同葡萄酒样品进行评估，然后使用PCA将评估结果降维成几个关键指标，进而判定每个样品的品质。

3. 偏最小二乘回归法（PLS）偏最小二乘回归法是一种可以处理荧光光谱数据的多元统计方法，因为葡萄酒样品包含多种成分，每个成分在荧光光谱上都有特定的波长，因此可以利用PLS模型对其进行评价。

PLS模型可以将荧光光谱数据降维，选择出与葡萄酒品质密切相关的几个特征量，然后用这些特征量来进行品质评估。

二、葡萄酒品质评估中统计学方法存在的挑战和未来发展趋势虽然统计学方法在葡萄酒品质评估中得到了广泛应用，但是它们仍然存在某些挑战和限制因素。

统计方法在葡萄酒质量分析中的应用近年来，葡萄酒行业取得了突飞猛进的发展。

近些年，国内葡萄酒市场的销售额持续以15%-20%的速度增长，特别是北京、上海等高消费城市的增长速度达到了30%-45%。

葡萄酒产业在中国是一个名副其实的朝阳产业，但由于发展较晚，目前我国对葡萄酒品质的评价体系尚不完善，葡萄酒的评价工作尚有很大的发展空间。

文章通过R型聚类分析的方法根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对酿酒葡萄分级，之后使用主成分分析法和灰色关联度分析法探究葡萄、葡萄酒的理化指标之间的关系，最后建立回归关系，证明葡萄、葡萄酒的理化性质指标能用来判断葡萄酒的质量。

标签：R型聚类分析；主成分分析法；灰色关联度分析法；回归分析引言葡萄酒是一种由葡萄或葡萄汁经过酒精发酵而得到的含酒精饮料。

葡萄具有种类繁多、成分复杂、气味和口感变化极大的特点。

近些年来，利用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标葡萄酒进行评价的方法应运而生。

但是目前理化分析仍不能取代感官评价。

本文试图探究如何采用统计方法使这些复杂关系的问题简单化，并分析它们之间的联系。

1 两组评酒员的评价结果的可信性经过对两组品酒员的评价结果分析，我们假设两组品酒员的评价结果无显著性差异，在给定显著性水平α=0.05的情况下使用配对样本t检验法来确定两组品酒员的评价结果有无显著性差异。

然后，依据两组品酒员评分的方差大小来确定哪一组更可信。

SPSS将根据T分布表给出t值对应的相伴概率值，如表1，即白葡萄酒和红葡萄酒的t值对应的伴随概率分别为P1=0.070，P2=0.088 ，在显著性水平为0.1的情况下拒绝原假设，即两组品酒师平评价结果有显著性差异。

用MATLAB计算两组品酒员评价结果的方差得到第一组和第二组的方差分别为a= 105.2289，b= 45.8341，即第二组评价结果的系统误差较小，则第二组更可信。

2 对酿酒葡萄进行分级2.1 分析为了简化数据，对于几组重复测量的数据，我们计算并选取了它们的平均值作为其所属的一级指标的数据。

葡萄酒的评价摘要现行的葡萄酒质量评价体系是建立在人的感官上进行的，如何通过一些量化的指标来评价，如何从感官评价数据中提取到可靠的结论，从而判定葡萄酒的数量，是一个值得研究的方向。

针对问题一，首先要对数据进行预处理，对完善好的数据运用excel求出两组评酒员的评分结果，接着分别求出它们的均值、标准差和离散函数中的变异函数，通过着三个数据建立离散函数模型，最后通过这三个系数利用模型评价两组之间的差异性以及哪组结果更可信，结果是两组之间是存在差异性的，且第二组的评价结果更可信。

针对问题二，首先本文采用多元统计分析方法中的主成分分析法对酿葡萄酒的理化指标进行了简化，选出了酿酒葡萄中最具代表的几种理化指标，接着通过线性分析中的相关系数求出酿酒葡萄与30个理化指标的线性关系，最后结合酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量建立综合评价模型，进而对酿酒葡萄进行分级。

结果发现针对问题三，首先我们以葡萄酒的质量作为桥梁，采用统计学分析方法中的典例相关性分析方法选出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标中对葡萄酒质量影响比较重要的几个因素，接着根据这几个因素与于葡萄酒之间的相关性建立相关分析模型，最后通过模型求解比较分析他们之间的相关系数作出准确合理的结论。

针对问题四，首先在问题三分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标间联系的基础上，在保留葡萄酒指标的前提下，剔除酿酒指标中某些认为可以被用于表示对应葡萄酒指标的部分。

接着利用筛选后的指标建立多元线性回归模型，探究酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。

最后，经检验样本组的线行回归模型评价值与评分值的显著性差异检验，证明用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄是可行的。

本文综合离散函数中的标准差系数分析、基于主成分分析的综合评价、相关性分析、多元线行回归等模型，结合matlab、spss、excel等软件，对葡萄酒质量的评价问题进行了分析，并给出了合理化的解决模型。

关键词：离散函数主成分分析典例相关分析多元线行回归一、问题重述葡萄酒的生产有着非常久远的历史，可追溯到几千年前，它是一种世界通畅型酒种，有着广泛交流的基础，现已发展成最主要的酒种之一，葡萄酒的感官分析又叫品酒，是指评酒员通过眼、鼻、口等感觉器官对葡萄酒的外观香气、滋味及典型性等感官特性进行分析评定的一种分析方法，一方面品酒员必须抛开个人的喜好，排除时间、地点、环境和情绪等的影响，像一台精密的仪器一样进行感官分析；另一方面，因为葡萄酒的复杂多样及变化性，评酒员又必须充分发挥主观能动性，将获得的感觉与大脑储存的感官质量标准进行分析，只有兼顾以上两个方面，才能保证结果的精确性.同时各个评酒员之间还必须保证分析结果的一致性。