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葡萄酒质量评价模型摘要虽然葡萄酒并非源自于中国，但是葡萄酒却在今天的中国流行起来了。其中高品质的葡萄酒成为了许多名门望族的身份象征，葡萄酒的品评也日益受到重视。本文利用MATLAB软件对初始数据进行处理，并用SAS软件对经MATLAB软件处理的附录一中的数据进行方差分析，确定两组评价存在显著性差异，并确定第一组评价的可信度较高。同时,本文通过SAS软件的聚类分析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。并用SAS软件的相关分析找出了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。最后，本文利用SAS进行主成份分析和回归分析，确定了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响的模型。该模型的现实意义是帮助品酒爱好者可以直接通过酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒的质量进行初步的判定和估计。关键字：葡萄酒方差分析聚类分析相关分析主成份分析回归分析一、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。需要解决的问题如下：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？二、问题分析：问题一中需要检验附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，并判断哪一组结果更可信。本文认为可以取每个样品的“均衡评价”结果的均值作为每个样品的质量度量，然后利用SAS软件分红白葡萄酒对两组葡萄酒的质量评价结果进行方差分析确定是否存在显著性差异。本文认为不同样品的葡萄酒有不同的理化指标，因此不同样品的葡萄酒的质量应该有一定的差异。所以可以通过利用SAS软件对数据进行统计分析，判断数据的分散程度，分散度较大的反映了质量的差异性，从而可信度较高。问题二中需要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分级。本文认为可以选择第一问中求出的可信度高的第一组的“均衡评价”结果作为第二问中葡萄酒的质量，结合酿酒葡萄的指标，然后利用SAS软件对这些数据指标进行聚类分析，从而对酿酒葡萄进行分级。问题三中需要分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。本文认为要确定酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，首先必须利用SAS软件先确定这两组指标是否存在相关关系，并筛选出相关性较高的指标，从而确定两组指标之间存在的联系。问题四中需要分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。三、模型的假设：1.评酒员对葡萄酒样品的评分是客观的，不含任何个人的主观意见。2. 假设二级指标对葡萄酒影响都反映在一级指标中。3. 假设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，而且成正比。4. 不考虑葡萄酒酿造工艺对葡萄酒质量的影响。5.所有已知数据均是真实可靠。6.评酒员对葡萄酒样品的评分是客观的，不含任何个人的主观意见。四、符号的约定：1h：第一组的红葡萄酒的均衡评分均值2h：第二组的红葡萄酒的均衡评分均值1b：第一组的白葡萄酒的均衡评分均值2b：第二组的白葡萄酒的均衡评分均值表1.7花色苷(mg/L)单宁(mmol/L)总酚(mmol/L)酒总黄酮(mmol/L)白藜芦醇(mg/L)y1y2y3y4y5DPPH半抑制体积（IV50） 1/IV50(uL)L*(D65)a*(D65)b*(D65)y6y7y8y9表1.8氨基酸总量蛋白质mg/100gVC含量（mg/L)花色苷mg/100g鲜重x1x2x3x4褐变度DPPH自由基1/IC50（g/L）总酚(mmol/kg)单宁(mmol/kg)x9x10x11x12酒石酸（g/L\)苹果酸（g/L）柠檬酸（g/L）多酚氧化酶活力x5x6x7x8葡萄总黄酮（mmol/kg）白藜芦醇(mg/kg)黄酮醇(mg/kg)总糖g/Lx13x14x15x16还原糖g/L可溶性固形物g/lPH值可滴定酸（g/l）x17x18x19x20果梗比(%)出汁率(%)a果皮质量（g）Lx25x26x27x28固酸比干物质含量g/100g果穗质量/g百粒质量/gx21x22x23x24abHCx29x30x31x32五、模型建立与求解：1．第一个问题的解答：第一问是要比较两组葡萄酒质量评价是否存在显著性差异，并选出可信度较高的一组。首先，本模型通过SAS软件分别对两组葡萄酒