spss案例葡萄酒分析

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。

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。

请尝试建立数学模型讨论下列问题：1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？2. 根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。

3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

4．分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量？附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）二、问题分析问题二的分析问题二要根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。

题目对葡萄酒样品给出了葡萄酒品尝评分表、理化指标分析表和芳香物质分析表。

由于葡萄酒理化指标分析表和芳香物质分析表没有一个可行的分析方法对葡萄酒的质量进行判断。

因此，把葡萄酒品尝评分表作为对葡萄酒质量的评定。

由问题一，得到第二组评酒员的评价结果更可信。

先对葡萄酒评分求平均值。

再用主成分分析法处理酿酒葡萄的理化指标，将30个指标缩减为几个主成分。

由于数据的计量单位不同，对葡萄酒的平均分和酿酒葡萄的理化指标量纲化处理。

通过spss求出葡萄样本各指标与主成分的相关系数矩阵。

从而求出各葡萄样本与主成分的关系矩阵Y=()yij最后用综合主成分分析法，将各葡萄酒的平均值（量纲化处理）与各葡萄样本跟主成分的关系矩阵建立一个线性关系。

通过这个线性关系对葡萄样品进行打分，再用分值对葡萄进行分级。

三、模型假设1、葡萄酒的质量仅由葡萄酒的评分决定。

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。

葡萄酒的评价摘要：葡萄酒的优劣需要专业的评酒员来进行分析，影响葡萄酒的因素包括酿造的过程与所选葡萄的好坏。

问题一中我们首先通过比较两组评酒员对酒的评分方差从而确定第二组相对比较稳定，可信度高。

通过系统抽样的方法进行优化，推广模型的适用范围以及利用SPSS的二阶方差分析对结果进行验证。

对于问题二，我们以红葡萄为例，首先通过整理葡萄的理化指标，对于多次测量的指标取平均，筛选出共31个一级指标并求出葡萄样品两两之间指标的欧式距离，采用类平均法对葡萄样品进行聚类分析，并根据品酒员的给分，为酿酒葡萄进行分级。

红葡萄共分出4级，同理可得白葡萄为4级。

问题三，我们采用主成分分析法，对酿酒葡萄以及相应葡萄酒的理化指标进行分析，利用Matlab编程得出各成分的对葡萄质量的贡献度以及得分，计算出得分函数的系数。

筛选出葡萄8个主要成分（贡献度超过85%）和葡萄酒3个主要成分，利用SPSS进行偏相关分析，求出偏相关系数，得出葡萄酒与葡萄理化指标的关系，并分析SPSS结果验证函数是否可行。

问题四，通过采用主成分分析法，同样利用Matlab编程算出酿酒葡萄以及相应葡萄酒的主要成分，得出各主成分，对葡萄质量的贡献度以及得分，利用SPSS建立多元线性回归函数，求出与葡萄质量之间的关系。

关键字：二阶方差分析；系统抽样；类平均法聚类分析；主成份分析；偏相关分析；多元线性回归；问题一（一）问题分析：专业的品酒师需要经过专业的培训，在特定的环境下才能对葡萄酒做出正确的判断。

同时品酒师自身的因素，所处的身心状态也会影响到品酒的结果。

专业的品酒应具备的条件：●室内要适当宽畅，不可过于狭小;●室内的墙壁、天花板宜选择能防火防湿的材料，涂以单一的颜色，应是闷光（不抛光）或半泽的白色，包括椅凳的颜色，既有适当的亮度又无强烈的反射（反射率在40-50%为适宜）。

避免新涂有味的壁饰。

地板应光滑、清洁、耐水。

●室内的光线应充足而柔和，不宜让阳光直接射入室内，可安设窗帘以调剂阳光。

葡萄酒的评价摘要本文就葡萄酒的评价问题进行了分析研究，针对如何对酿酒葡萄进行分级，酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响等问题，建立了模型，成功运用了spss 软件[1] 及excel 等数学工具，分别就题目所给的问题进行求解。

，对于问题一，葡萄酒感官评价是确定葡萄酒质量的一个重要方法，但由于各种因素的共同作用，品酒员间存在评价尺度、评价位置和评价方向等方面的差异, 导致不同品酒员对同一酒样品的评价差异很大, 从而不能真实地反映不同酒样品间的差异。

因此，对于问题一采用了单因素方差分析的方法，对每组品评结果数据进行方差分析得出对应的显著性概率。

由每组数据得出的显著性概率可以得到两组评酒员的评价结果有显著的差异。

对于问题二，对于葡萄等级划分的问题，采用了聚类分析的方法，先将葡萄总体分类方案算出，由葡萄酒等级划分的帕克评分制度的思想类似的将葡萄级别规定出来。

最后分析运用聚类分析所得到的数据信息，可以将红、白葡萄分为六个等级。

对于问题三：对于酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，采用了求简单相关系数、通径系数以及间接通径系数的方法，同时在处理数据上，利用寻找显著性理化指标的方法，对各个显著性指标进行相关性分析，从而得到对于酿酒红葡萄（注：葡萄均以酿酒红葡萄为例，葡萄酒均以红葡萄酒为例）：葡萄总黄酮与白藜芦醇、DPPH 半抑制体积、花色苷、葡萄酒单宁、葡萄酒总酚的相关性最大。

对于问题四：分析酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的影响，首先是从问题三中得知显著性理化指标以及酿酒红葡萄和红葡萄酒的显著性指标与红葡萄质量的相关性，然后进行回归分析，建立了多元回归模型1 ：1391028.3740.082 3.101 1.16566.363Y x x x x =+-++通过分析，得知影响葡萄质量的直接的自变量是：蛋白质、葡萄总酚、白藜芦醇、DPPH 半抑制体积 这4个显著性理化指标。

葡萄酒的评价摘要本文主要运用统计分析方法，解决与所酿葡萄酒有关的问题。

对于问题一，,分别对白酒和红酒的两组数据进行差异性检验。

构建一个能反应葡萄酒本身质量的量，对两组数据分别进行相关性分析，得到第二组评酒员的结果更可信。

对于问题二，先做聚类分析，再做线性回归分析，得到白、红葡萄分为4级和3级。

对于问题三，利用问题二中聚类得到的7个主成分，把每种葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄之间的7个主成分进行相关性分析，得到7个回归方程，即为酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

对于问题四，首先建立模型：12W=a *Y +b *Y 。

其中a,b 分别为酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的贡献率，1Y ，2Y 分别为两种因素的贡献值。

然后，通过确定芳香物质是否对葡萄酒的评分有影响来论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。

问题一中，本文运用excel 做两组数据的显著性差异检验，得到两组评酒员在评论白酒和红酒都存在显著性差异，且通过了F 检验。

接着本文通过确定各指标的权重，构建一个能反应各葡萄酒实际平分的量，把两组数据与之做相关性分析，发现第二组与之相关性更大，故第二组评酒员的结果更可信。

问题二中，本文通过SPSS 做理化指标的聚类分析，得到7个主成分；再做指标与评分的线性回归分析，得到白葡萄的分级结果为4级：一级：白酿酒葡萄14,22；二级：白酿酒葡萄4,5,9,19,23,25,26,28；三级：白酿酒葡萄24,27；四级：白酿酒葡萄1,2,3,6,7,8,10,11,12,13,15,16,17,18,20。

红葡萄酒为3级：一级：红酿酒葡萄2,9；二级：红酿酒葡萄3,4,10,22,24；三级：红酿酒葡萄1,5,6,7,8,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23,25,26,27。

问题三中，本文运用excel 将葡萄酒的一级指标分别与7个主成分进行相关性分析然后对每种主要成分利用SPSS 进行线性回归分析得到以下7个回归方程：()()()()()r1134r21367r3137r4136r6137r71Y =-39.542+1.727+21.850+3.9463Y =4.044+0.026-0.156-0.005-0.1954Y =2.807+0.021-0.030-0.1895Y =2.700+0.024-0.169-0.0056Y =0.069+0.001-0.006-0.0077Y =70.028-0.188+x x x x x x x x x x x x x x x x x ()()2347r8123560.841+0.280-0.187+1.7048Y =58.545-0.021-1.028+1.666+27.045-0.0049x x x x x x x x x 即为每种酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。

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。

SPSS软件对葡萄酒中氨基酸含量进行主成分分析评价的应用郑金山
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(029)005
【摘要】利用SPSS软件对18种白葡萄酒中的17种氨基酸含量进行主成分分析评价,结果表明,SPSS软件和主成分分析法适用于对葡萄酒中氨基酸含量的评价.【总页数】4页(P26-29)
【作者】郑金山
【作者单位】哈尔滨德强商务学院基础部,黑龙江哈尔滨150025
【正文语种】中文
【中图分类】TS262.6;O245
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3.主成分分析法在SPSS软件中的操作及在河流水质评价中的应用 [J], 吉祝美;方里;张俊;马晶晶;
4.基于SPSS软件的主成分分析法在水质评价中的应用 [J], 赵朋飞;刘俊;胡少敏
5.利用SPSS软件对干法脱硫灰进行主成分分析评价 [J], 苏清发;赖毅强;徐灿凤;邱振中;吴慕正;陈进生
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