葡萄对葡萄酒质量的影响关系模型【字数：7337】
随着经济的高速发展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢迎，人们对葡萄酒的需求也与日俱增,但是和其他国家相比，我国的葡萄酒产业还只是刚刚起步，在国内，有数不胜数的葡萄酒品种，不同品牌的葡萄酒质量良莠不齐。所以对于评判葡萄酒质量的好坏我们急缺一种客观的统一的评判标准，建立这种能对葡萄酒质量进行分级的制度极有必要，这也能够帮助中国解决一部分当前葡萄酒产业所面临的问题。本课题旨在通过应用主成分分析，典型相关分析等统计数据分析手段深入分析葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标、葡萄酒的质量之间的联系，建立回归模型，得出回归方程，以用于评价葡萄酒的质量，论证在相同及合理的工艺下是否可以通过葡萄的质量来确定葡萄酒的质量。
Key Words: data handling; principal component analysis; canonical correlation analysis; regression equation 目录
1. 问题重述 1
1.1 问题的背景 1
1.2 葡萄酒的相关信息 1
1.3 需解决的问题 1
2. 模型假设与符号说明 2
2.1 模型假设 2
2.2 符号的说明 2
3. 问题的分析 3
3.1酿酒葡萄的分级问题（一） 3
3.2葡萄与由其酿成的葡萄酒二者的理化指标之间存在的关系（二） 3
3.3评价模型（三） 3
4. 模型的建立与求解 4
4.1问题一的模型建立与求解 4
4.2问题二的模型建立与求解 8
4.3问题三的模型建立与求解 12
参考文献 16
致 谢 17
1.问题重述
1.1问题的背景
在需要对葡萄酒的质量进行评价的时候，人们一般是会聘请一些有地位有资质的专业品评人员来进行这项工作，他们通常被称为评酒员。每个评酒员会根据自己的专业知识，主观感受等对自己需要品评的葡萄酒进行品尝并为其各个分类指标打分，各项分数相加即为此葡萄酒的总分，从而判断其质量。
1.2葡萄酒的相关信息
评酒员评价葡萄酒的时候会出现 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
过于主观的情况，因而我们需要一套客观而正确的标准来具体衡量葡萄酒的品质的高低。顾名思义葡萄酒的制作所需要的原材料就是葡萄，所以我们可以推断酿酒所用的葡萄的品质就决定着其酿出的葡萄酒的品质高低[4]。基于此, 本研究旨在建立综合统计评价模型研究酿酒葡萄与葡萄酒之间的问题[5]。
1.3需解决的问题
（1）附件中提供了能够检测出的一些会影响酿酒所用的葡萄的质量的理化指标变量，请利用这些附件中给出的理化指标的数据以及专业评酒员对于葡萄酒的质量给出的分数进行对于酿酒所用的葡萄的分级操作。
（2）葡萄酒的质量水平的高低在很大程度上与酿这个酒所用的葡萄有关联，那么，二者的理化指标是否也有某种联系。
（3）建立模型探讨葡萄酒的质量主要由哪些因素影响并决定（主要着眼于分析判断葡萄以及葡萄酒二者在科学检测后能够检测出的理化指标在其质量的评价中所扮演的角色），并论证我们建立的模型是否能够推广使用，即是否可以直接使用我们重点验证的原材料以及葡萄酒成品的理化指标来评价葡萄酒的好坏?
2.模型假设与符号说明
2.1 模型假设
（1）假设附件中所给出的所有数据在测量的时候误差都比较小，可以忽略；
（2）假设评酒员的水平都很高且都十分公平公正，能够正确评价葡萄酒的质量的好坏。
（3）假设酿酒的技术，酿酒的条件，酿酒的环境等其他人为可造成差异的条件相同。
2.2 符号的说明
葡萄酒的各个理化指标
第p个评价对象的第q个指标的取值为
葡萄酒的综合评价得分
权值
3.问题的分析
3.1酿酒葡萄的分级问题（一）
问题要求我们对酿酒葡萄依据其品质进行分级，通过阅读文献可知酿酒葡萄的质量对葡萄酒的质量有很大的影响[4]，质量上乘的葡萄可以酿出优质好喝的葡萄酒，品质不好的葡萄酿出的葡萄酒也一定会比较差，所以我们可以将附件一中的评酒员对葡萄酒打分作为一个分级的参考依据，同时，我们也清楚，葡萄酒的质量并不是反映酿酒葡萄品质好坏的唯一标准，因此，我们还要同时将葡萄的理化指标一起纳入我们做题时的考虑范围，这样我们的考虑和计算才会比较合理[6]。
3.2葡萄与由其酿成的葡萄酒二者的理化指标之间的关系（二）
这个问题我们经过分析可以判断出主要是要分析葡萄同相应由其酿成的葡萄酒二者的各项理化指标之间的关联，这一点可以通过相关系数来反映，相关系数是一个落在范围内的数，并且它的绝对值越大我们可以认为这就表示二者的相关越密切。由于附件中提供的葡萄和葡萄酒样品的相关理化指标的种类有好些，所以这里考虑使用典型相关分析，就是将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究[7]，很明显他们之间是因果关系。也因为红白葡萄理化指标数量较多，样本量却比较小所以我们要在众多的理化指标中进行选择，选出重要的，排除影响较小的。
3.3关系模型（三）
这道题目要分析葡萄酒质量会被它的原材料和自身的理化指标影响的情况，然后我们需要论证在我们的计算下得到的模型是不是可以利用所给的理化指标正确评价葡萄酒的质量。在计算第二题的时候，我们已经算出葡萄酒和相应制作它的原材料——葡萄二者的理化指标之间的关联比较紧密。所以接下来要基于它们之间的密切联系，以及它们对葡萄酒质量的影响，筛选理化指标。建立起一个可以推广使用的评价模型。
4.模型的建立与求解
4.1问题一的模型建立与求解
这里我们选择从多元统计的理论出发，采用的是主成分分析的方法法来确定葡萄酒的评价权重。因为这个方法的优点是能够考虑综合评价指标体系里面各层因素的不同的重要程度, 使各个指标的权重趋于合理化[3]。
4.1.1将原始数据进行归一化处理
分析红葡萄时，它的指标变量有个分别为，共有个样品被评价；
分析白葡萄时，它的指标变量有个分别为，共有个样品被评价；
在这里我们假设第p个被评价的样品的第q个指标的值为。并进行标准化操作把它转换成,
Key Words: data handling; principal component analysis; canonical correlation analysis; regression equation 目录
1. 问题重述 1
1.1 问题的背景 1
1.2 葡萄酒的相关信息 1
1.3 需解决的问题 1
2. 模型假设与符号说明 2
2.1 模型假设 2
2.2 符号的说明 2
3. 问题的分析 3
3.1酿酒葡萄的分级问题（一） 3
3.2葡萄与由其酿成的葡萄酒二者的理化指标之间存在的关系（二） 3
3.3评价模型（三） 3
4. 模型的建立与求解 4
4.1问题一的模型建立与求解 4
4.2问题二的模型建立与求解 8
4.3问题三的模型建立与求解 12
参考文献 16
致 谢 17
1.问题重述
1.1问题的背景
在需要对葡萄酒的质量进行评价的时候，人们一般是会聘请一些有地位有资质的专业品评人员来进行这项工作，他们通常被称为评酒员。每个评酒员会根据自己的专业知识，主观感受等对自己需要品评的葡萄酒进行品尝并为其各个分类指标打分，各项分数相加即为此葡萄酒的总分，从而判断其质量。
1.2葡萄酒的相关信息
评酒员评价葡萄酒的时候会出现 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
过于主观的情况，因而我们需要一套客观而正确的标准来具体衡量葡萄酒的品质的高低。顾名思义葡萄酒的制作所需要的原材料就是葡萄，所以我们可以推断酿酒所用的葡萄的品质就决定着其酿出的葡萄酒的品质高低[4]。基于此, 本研究旨在建立综合统计评价模型研究酿酒葡萄与葡萄酒之间的问题[5]。
1.3需解决的问题
（1）附件中提供了能够检测出的一些会影响酿酒所用的葡萄的质量的理化指标变量，请利用这些附件中给出的理化指标的数据以及专业评酒员对于葡萄酒的质量给出的分数进行对于酿酒所用的葡萄的分级操作。
（2）葡萄酒的质量水平的高低在很大程度上与酿这个酒所用的葡萄有关联，那么，二者的理化指标是否也有某种联系。
（3）建立模型探讨葡萄酒的质量主要由哪些因素影响并决定（主要着眼于分析判断葡萄以及葡萄酒二者在科学检测后能够检测出的理化指标在其质量的评价中所扮演的角色），并论证我们建立的模型是否能够推广使用，即是否可以直接使用我们重点验证的原材料以及葡萄酒成品的理化指标来评价葡萄酒的好坏?
2.模型假设与符号说明
2.1 模型假设
（1）假设附件中所给出的所有数据在测量的时候误差都比较小，可以忽略；
（2）假设评酒员的水平都很高且都十分公平公正，能够正确评价葡萄酒的质量的好坏。
（3）假设酿酒的技术，酿酒的条件，酿酒的环境等其他人为可造成差异的条件相同。
2.2 符号的说明
葡萄酒的各个理化指标
第p个评价对象的第q个指标的取值为
葡萄酒的综合评价得分
权值
3.问题的分析
3.1酿酒葡萄的分级问题（一）
问题要求我们对酿酒葡萄依据其品质进行分级，通过阅读文献可知酿酒葡萄的质量对葡萄酒的质量有很大的影响[4]，质量上乘的葡萄可以酿出优质好喝的葡萄酒，品质不好的葡萄酿出的葡萄酒也一定会比较差，所以我们可以将附件一中的评酒员对葡萄酒打分作为一个分级的参考依据，同时，我们也清楚，葡萄酒的质量并不是反映酿酒葡萄品质好坏的唯一标准，因此，我们还要同时将葡萄的理化指标一起纳入我们做题时的考虑范围，这样我们的考虑和计算才会比较合理[6]。
3.2葡萄与由其酿成的葡萄酒二者的理化指标之间的关系（二）
这个问题我们经过分析可以判断出主要是要分析葡萄同相应由其酿成的葡萄酒二者的各项理化指标之间的关联，这一点可以通过相关系数来反映，相关系数是一个落在范围内的数，并且它的绝对值越大我们可以认为这就表示二者的相关越密切。由于附件中提供的葡萄和葡萄酒样品的相关理化指标的种类有好些，所以这里考虑使用典型相关分析，就是将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究[7]，很明显他们之间是因果关系。也因为红白葡萄理化指标数量较多，样本量却比较小所以我们要在众多的理化指标中进行选择，选出重要的，排除影响较小的。
3.3关系模型（三）
这道题目要分析葡萄酒质量会被它的原材料和自身的理化指标影响的情况，然后我们需要论证在我们的计算下得到的模型是不是可以利用所给的理化指标正确评价葡萄酒的质量。在计算第二题的时候，我们已经算出葡萄酒和相应制作它的原材料——葡萄二者的理化指标之间的关联比较紧密。所以接下来要基于它们之间的密切联系，以及它们对葡萄酒质量的影响，筛选理化指标。建立起一个可以推广使用的评价模型。
4.模型的建立与求解
4.1问题一的模型建立与求解
这里我们选择从多元统计的理论出发，采用的是主成分分析的方法法来确定葡萄酒的评价权重。因为这个方法的优点是能够考虑综合评价指标体系里面各层因素的不同的重要程度, 使各个指标的权重趋于合理化[3]。
4.1.1将原始数据进行归一化处理
分析红葡萄时，它的指标变量有个分别为，共有个样品被评价；
分析白葡萄时，它的指标变量有个分别为，共有个样品被评价；
在这里我们假设第p个被评价的样品的第q个指标的值为。并进行标准化操作把它转换成,
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/jsjkxyjs/642.html
