葡萄酒的质量评估
酒的品评实验报告
酒的品评实验报告引言酒是一种具有悠久历史和丰富文化内涵的饮品，广泛受到人们的喜爱。
不同类型的酒具有独特的风味和口感，理解并对其进行品评是对酒的深入研究的一种方式。
本实验旨在通过品评的方式评估不同类型的酒，并确定它们的特点和优势。
实验设计选取了三种常见的酒进行品评，包括葡萄酒、啤酒和威士忌。
每种酒选取了同一品牌的三款不同等级的产品，共计九款酒。
实验过程中，参与者接受了一次训练，了解不同类型酒的特点和评估方法。
然后，参与者依次品尝每种酒，并按照规定的评分标准进行评估。
实验步骤1. 与参与者沟通实验目的和流程，并签署知情同意书。
2. 对参与者进行酒的品评基础知识的简要介绍，包括葡萄酒的产区、品种和口感特点，啤酒的酿造工艺和风味种类，以及威士忌的产地和醇度等基本信息。
3. 对参与者进行一次品评方法和标准的训练，包括酒的外观、香气、口感和回味等方面的评估要点。
4. 在实验室准备好参与者品评所需的酒，并在随机的次序下进行品尝。
5. 参与者根据训练所学的方法，对每款酒进行评估，并在评分表上打分。
6. 收集参与者的评分表，并进行统计和分析。
结果分析根据参与者的评分表，进行酒的品评结果统计和分析。
以下是对每种酒的评估结果摘要。
葡萄酒葡萄酒品评中，评估指标包括外观（颜色、透明度等）、香气（果香、花香等）、口感（酸度、单宁等）和回味（持久度等）。
根据评分表，可以发现品牌A的中级葡萄酒在香气和回味方面得分较高，而品牌C的高级葡萄酒在外观和口感方面得分较高。
通过评估，可以确定不同品牌和等级的葡萄酒在各方面都有独特的特点和优势。
啤酒啤酒品评中，评估指标包括外观（色泽、泡沫等）、香气（麦芽香气等）、口感（苦度、清爽度等）和回味（余味等）。
根据评分表，可以发现品牌B的精酿啤酒在外观和回味方面得分较高，而品牌C的普通啤酒在香气和口感方面得分较高。
通过评估，可以确定不同品牌和类型的啤酒在各方面都有独特的特点和优势。
威士忌威士忌品评中，评估指标包括外观（颜色、清澈度等）、香气（烟熏香气、水果香气等）、口感（醇厚度、口干度等）和回味（余味等）。
葡萄酒分级标准
葡萄酒分级标准葡萄酒是一种古老而又充满魅力的酒类，它的品质和等级直接关系到葡萄酒的市场价值和消费者口味。
因此，对葡萄酒的分级标准是非常重要的。
葡萄酒的分级标准通常由国家或地区的葡萄酒产区管理机构或葡萄酒协会制定，并且遵循一定的原则和规定。
下面将介绍一般情况下葡萄酒的分级标准。
首先，葡萄酒的分级标准通常包括葡萄酒的产地、葡萄品种、酿造工艺、质量等级等因素。
葡萄酒的产地通常是一个很重要的因素，因为不同的产地会影响到葡萄酒的口感和风味。
一些葡萄酒产区因为其独特的土壤和气候条件而被认为是高品质的产区，这些产区生产的葡萄酒通常会被赋予更高的等级。
其次，葡萄品种也是影响葡萄酒分级的重要因素。
不同的葡萄品种具有不同的风味特点，一些葡萄品种因为其稀有性或者独特的风味而被认为是高品质的葡萄品种，这些葡萄品种酿造的葡萄酒通常会被赋予更高的等级。
此外，葡萄酒的酿造工艺也是影响葡萄酒分级的重要因素之一。
一般来说，传统的酿造工艺和精细的酿造工艺会使葡萄酒更加优质，因此这些葡萄酒通常会被赋予更高的等级。
最后，葡萄酒的质量等级也是葡萄酒分级的关键因素之一。
葡萄酒的质量等级通常由专业的葡萄酒品鉴师根据葡萄酒的外观、气味、口感等方面进行评定，评定结果会直接影响到葡萄酒的等级。
总的来说，葡萄酒的分级标准是一个综合考量葡萄酒产地、葡萄品种、酿造工艺和质量等级等多个因素的过程。
只有在这些因素都达到一定标准的情况下，葡萄酒才能获得更高的等级。
因此，葡萄酒的分级标准是非常重要的，它不仅可以帮助消费者更好地了解葡萄酒的品质，也可以促进葡萄酒产业的发展和提升。
名贵红酒品鉴方案
名贵红酒品鉴方案红酒作为一种名贵的酒类，一直以来备受人们的青睐和喜爱。
而要成为一位合格的红酒品鉴家，需要掌握一些必备的知识和技巧。
本文将从红酒品鉴的基本要素、红酒品种及特点、开瓶、醒酒、倒酒、品鉴等方面为您介绍名贵红酒品鉴方案。
红酒品鉴的基本要素红酒的品鉴要素主要包括五个方面，分别是外观、气味、口感、余味和品质。
以下为具体分析：1.外观：红酒的外观体现在明亮度、透明度、色调、色泽等方面。
正常情况下，红酒的色泽应该清晰亮丽，呈现出红色、橙色、紫红色、砖红色等多种颜色。
色泽越深越浓，酒体也越厚重。
2.气味：红酒的气味有很多种不同的香味，如果香、橡木香、烟草香、奶油香等。
良好的红酒气味应该是复杂而饱满的，同时还能散发出特定的芳香。
3.口感：红酒口感是指酒液在口腔中的感觉，包括甜度、酸度、单宁度、酒精度等多种感觉。
一般来说，高质量的红酒应该有柔顺、润滑、口感丰富的特点。
4.余味：红酒的余味是指喝完酒后，口腔中所遗留下来的味道。
优质的红酒应该有持久的余味，如余香、甜味、苦味等。
5.品质：红酒的品质主要由酒体、储存年限、产地、葡萄品种等多方面的因素所决定。
品质好的红酒一般包括五方面的特点：外观精美、气味优雅、口感醇厚、余味持久、品质优良。
红酒品种及特点红酒有很多品种，每种红酒都有着独特的风味和特点。
这里简单列举几种比较常见的红酒及其特点：1.波尔多红酒：来自于法国波尔多产区的红酒，是世界著名的高档红酒之一。
波尔多红酒常用的葡萄品种包括赤霞珠、梅洛、品丽珠等。
波尔多红酒有着丰富的香味和口感，酒精度较高，口感醇厚。
2.勃艮第红酒：来自于法国勃艮第产区，主要用品种包括黑皮诺、品丽珠等。
勃艮第红酒的味道柔和、酸度适中、且单宁度低，多为轻盈柔顺的葡萄酒。
3.意大利红酒：意大利是葡萄品种多样和产量丰富的国家，意大利红酒的风格因产区、品种等因素而异。
例如，托斯卡纳产区的桑吉欧维斯酒具有芬芳的樱桃和红色水果香气，单宁度高，有浓郁的口感和余味，而比萨地区的蒙塔尔奇诺红酒则口感较为柔和，适合与意式菜肴搭配。
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价葡萄及葡萄酒的评价是葡萄酒产业中非常重要的一环，而基于理化指标的分析是评价葡萄和葡萄酒质量的一种方法。
下面我们将对基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价进行详细讨论。
首先，对于葡萄而言，理化指标主要包括果实大小、果皮厚度、果实颜色、果汁含糖量、酸度、酚类化合物含量等。
果实大小与产量密切相关，通常越大的葡萄产量越高。
果皮厚度与葡萄外观和保存性能有关，较厚的果皮可以保护果实不受外界因素的影响。
果实颜色通常被视为葡萄的品质指标之一，深色葡萄通常含有更多的花青素，而花青素是葡萄酒中重要的色素成分。
果汁含糖量与葡萄糖度相关，是判断果实成熟度和甜度等级的指标之一、酸度是葡萄品质的重要指标之一，过低的酸度可能导致葡萄酒口感平淡。
酚类化合物含量则与葡萄的芳香物质和抗氧化能力等相关。
通过对这些理化指标的分析，可以全面评价葡萄的品质和适用于酿酒的潜力。
对于葡萄酒而言，理化指标主要包括酒精度、总酸度、挥发性酸度、PH值、葡萄酒中的有机酸、糖分、酚类化合物、色素等。
酒精度是葡萄酒中的酒精含量，对于葡萄酒的风味和醇度影响很大。
总酸度和挥发性酸度分别是葡萄酒中总酸和挥发性酸的含量，对于葡萄酒的酸度和口感起到重要作用。
PH值是葡萄酒的酸碱度，对于葡萄酒的稳定性和口感也有影响。
葡萄酒中的有机酸是葡萄酒中的重要成分，不同有机酸的含量和比例会影响葡萄酒的口感和风味。
糖分是判断葡萄酒甜度的重要指标。
酚类化合物和色素是葡萄酒中的重要成分，对于葡萄酒的色泽和口感产生显著影响。
基于理化指标的分析的定量化方法可以通过仪器设备进行测量，然后用数学和统计学的方法进行分析和处理。
利用这些分析结果，我们可以对葡萄和葡萄酒的品质进行判断和评价。
同时，可以通过与历史数据和目标品质进行对比，从而找出改进和调整的方向。
此外，还可以通过对不同产地、不同品种的葡萄以及不同酿造方法的葡萄酒进行理化指标的分析比较，探索出最佳的生产和酿造工艺。
品酒师分享如何辨识葡萄酒品质
品酒师分享如何辨识葡萄酒品质
一、品酒师的眼光
作为一名资深品酒师，我深知辨识葡萄酒品质的重要性。
在品尝葡萄酒时，首先要注意的是观察酒液的颜色和清澈度。
优质的葡萄酒通常色泽深浅均匀，清澈透亮，没有悬浮物。
其次，要通过闻香来判断葡萄酒的品质。
优质葡萄酒的香气通常清新而浓郁，能够让人感受到水果、花香或香料的味道。
而劣质葡萄酒则可能带有霉味或酸味，这是需要警惕的信号。
二、品酒师的味蕾
品尝葡萄酒时，要让酒液在口中停留片刻，让味蕾充分感受到酒液的口感和味道。
优质葡萄酒通常口感丰富，酸甜平衡，余味悠长。
而劣质葡萄酒可能口感单薄，酸度过高或过低，余味苦涩。
此外，品酒师还需要留意葡萄酒的酒体和结构。
优质葡萄酒通常酒体丰满，口感丰富，结构层次分明。
而劣质葡萄酒可能酒体轻盈，口感平淡，结构杂乱。
三、品酒师的经验
除了以上的方法外，品酒师还需要通过大量的品酒经验来提升自己的辨识能力。
只有不断地品尝各种不同类型的葡萄酒，才能培
养出敏锐的味觉和嗅觉，从而更准确地判断葡萄酒的品质。
总的来说，要成为一名优秀的品酒师，需要不断学习、积累经验，提升自己的辨识能力。
只有这样，才能在众多葡萄酒中发现那些真正优质的佳酿，让自己的品酒之旅更加丰富多彩。
数学建模经典案例分析以葡萄酒质量评价为例
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。
红酒评级的品鉴技巧与方法
红酒评级的品鉴技巧与方法红酒是一种历史悠久且备受喜爱的饮品，对于喜欢品味美酒的人来说，红酒评级是必备的品鉴技巧。
本文将介绍一些红酒评级的基本原则和常用的品鉴方法，帮助读者提升品鉴能力并选购到优质的红酒。
一、红酒评级的基本原则红酒评级是根据酒体特征、品质水平和口感来评估红酒的等级。
评级的目的是为了让消费者更容易通过等级来判断红酒的品质，并在购买时作出更明智的选择。
以下是一些红酒评级的基本原则：1. 专业评级机构：红酒的评级通常由专业的葡萄酒评级机构进行，他们有丰富的品鉴经验和专业知识，可以提供客观公正的评价。
2. 多因素评估：评级应该综合考虑酒体的外观、香气、口感和余味等多个方面。
这些因素对于红酒的品质和口感起着重要的作用。
3. 标准化评分：评级通常采用100分制或20分制，其中90分以上被认为是优秀的红酒，80分以上被认为是良好的红酒，70分以上被认为是合格的红酒。
二、红酒品鉴的方法1. 外观评估外观评估是红酒品鉴的第一步，通过观察酒的颜色和透明度可以初步判断红酒的品质。
一般而言，红酒的颜色会随着年份的增加而变浅，而透明度良好的红酒通常质量较好。
2. 香气评估香气评估是红酒品鉴的核心内容之一，要仔细嗅闻红酒的香气，有助于判断其品质和酿造工艺。
香气可以分为果香、花香、橡木桶香、香料香等，优质的红酒往往有复杂而浓郁的香气。
3. 口感评估口感评估是判断红酒品质的重要指标之一，包括酒体的丰满度、酸度、甜度、单宁和酒精度等。
要品味红酒的口感，需将酒品旋转于口腔中，让酒液在舌尖、上颚和咽喉中完全展开。
4. 余味评估余味评估是品鉴过程中的最后一步，通过红酒在口中持续的余味来判断其品质和口感。
优质的红酒往往有较长的余味，口感悠长持久。
三、红酒评级的重要等级在红酒评级中，一些重要等级在市场上具有较高的影响力，包括以下几个：1. 波尔多五级庄：从一到五级，依次为一级葡萄庄园（Premier Cru）到五级葡萄庄园（Cinquieme Cru）。
红酒评级的标准与方法
红酒评级的标准与方法红酒评级一直是对于葡萄酒行业的一项重要工作。
通过评级，我们能更好地了解红酒的品质、特点和价值，并能够购买到符合自己口味的红酒。
本文将介绍红酒评级的标准与方法，帮助读者更好地理解和选择红酒。
一、红酒评级的标准1.酿酒品种和产地：品种和产地是评定红酒品质的重要指标。
不同的葡萄品种和产地会影响到红酒的风味和质量。
一些著名产区如波尔多、勃艮第以及洛伊尔等被认为是高品质红酒的产地。
2.葡萄的成熟度和品质：葡萄的成熟度直接关系到红酒的品质。
成熟度越高，葡萄内的糖分和酒精含量就越高，使得红酒更加醇厚和丰富。
同时，葡萄的品质也会影响到红酒的口感和风味。
3.酿酒工艺：酿酒工艺对于红酒的品质同样至关重要。
包括葡萄的发酵过程、陈酿时间以及使用的木桶等都会直接影响到红酒的风格和质量。
4.口感和风味：红酒的口感和风味是评价红酒品质的重要标准。
包括酒体的厚重程度、单宁的柔和与否、果香和橡木香等都是红酒评级的重要考虑因素。
二、红酒评级的方法1.业界评分：业界评分是最常见也是最直观的评级方法之一。
一些著名的葡萄酒评论家和酒评团会根据自己的专业知识和经验对红酒进行评分，并发布评分结果。
这些评分可以让消费者了解红酒的品质，并做出购买决策。
2.盲品评测：盲品评测是一种常用的评级方法，能够排除品牌和包装对评价的干扰。
专业的评委会在不知道红酒品种和产地的情况下进行品尝和评分，从而减少主观偏见，更客观地评价红酒的质量。
3.红酒竞赛评价：红酒竞赛评价是另一种常见的评级方法。
在红酒竞赛中，专家和评委会对参赛的红酒进行品尝和评分，并给予获奖等级。
这样的评级方法能够对红酒进行全面的评价，得出相对准确的结果。
4.市场价值评估：市场价值评估是以市场反应为依据的评级方法。
通过观察市场上红酒的销售情况、价格波动等，可以了解到红酒的受欢迎程度和价值。
市场上广受欢迎的红酒通常会被认为是高品质红酒。
三、红酒评级的重要性红酒评级对于生产商、消费者和酒商来说都具有重要意义。
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二、 符号说明
x y
葡萄花色苷 葡萄酒花色苷
三、 模型假设
假设所得数据真实有效； 假设没有检测到的物质含量很少，可忽略不计 假设题目所给每一种葡萄酒样品对应一种葡萄，不存在多种葡萄混合酿酒的情况。
四、 建模过程
问题一：求出各个样品两组各自 10 名评酒员的评分之和，再求均值。得出下表： 红葡萄酒 第一组平均分 第二组平均分 62.7 68.1 80.3 74 80.4 74.6 68.6 71.2 73.3 72.1 72.2 66.3 71.5 65.3 72.3 66 81.5 78.2 74.2 68.8 70.1 61.6 53.9 68.3 74.6 68.8 73 72.6 58.7 65.7 74.9 69.9 79.3 74.5 59.9 65.4 78.6 72.6 78.6 75.8 77.1 72.2 77.2 71.6 85.6 77.1 78 71.5 69.2 68.2 73.8 72 73 71.5 采用单因素分析，
72.9 72.3 63.3 65.9 72 72.4 78.8 73.1 72.2 77.8 76.4 71 75.9 73.3 77.1 81.3 64.8 81.3 采用单因素分析，Matlab 软件作图如下：
80.4 71.4 72.4 73.9 77.1 78.4 80.3 76.7 76.4 76.6 79.2 79.4 77.4 76.1 79.5 74.3 77 79.6
葡萄酒的质量评估 摘要
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请评酒员进行品评， 通过对葡萄酒的各类指标进行 评分求和，进而确定葡萄酒的质量。本题通过建立相关的数学模型，确定酿酒葡萄、葡 萄酒各项理化指标和葡萄酒质量的关系。 针对问题一， 首先采用单因素分析法， 比较两组评酒员的评价结果有无显著性差异， 经过计算发现存在显著性差异。抽取几个样品，分别对两组的评酒员的评价结果采用双 因素分析法，最后得出哪一组评酒员更可信。 针对问题二，采用聚类分析法，对酿酒葡萄的多个理化指标进行聚类分析，由第一 问可知第二组评酒员较可信，所以采用附件 1 中第二组评酒员的评分，根据 27 种葡萄 酒样品的得分情况，按《葡萄酒观察家》的评分体系，将红葡萄酒分为 2 档，白葡萄酒 分为 3 档[1]，则该种葡萄酒所采用的葡萄就处于相应的等级。 针对问题三，采用多元回归分析，以葡萄酒的各项理化指标为因变量，酿酒葡萄的 各项指标为自变量，运用 Matlab 软件求解相关函数关系式。 针对问题四，由相关资料可知[2]，影响葡萄酒的感官评估的因素主要是芳香物质， 根据附件 3，我们可以求和计算总的芳香物质的量，结合附件 2 的理化指标进行聚类分 析，结合附件 1 第二组评酒员的评价结果，进行分级，与问题二的结果比较分析得到葡 萄与葡萄酒的理化指标和葡萄酒质量的联系。. 关键词：单因素分析、双因素分析、聚类分析、相关性分析
问题重述
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？ 一、 问题分析 问题一：分别对两组评酒员对葡萄酒的评分求和、求均值，最终得到两组评酒员对每一 种葡萄酒样品的平均评分。采用 Matlab 软件对两组评酒员对同一种葡萄酒样品的评分 进行单因素分析，分析得到二者的结果的差异是否显著。若差异显著，再随机抽取几个 样品，对两组评酒员的评价结果进行双因素分析，根据差异性是否显著可以确定哪一组 评酒员的结果更可信。 问题二：由问题一可知差异性小的一组评酒员是哪一组，以该组的评分为葡萄酒样品的 质量评分。对酿酒葡萄的多个指标采用聚类分析，利用 Matlab 软件作图，结合《葡萄 酒观察家》对葡萄酒的评分分档，认为处于某一档次的葡萄酒所采用的葡萄原料也处于 同一级别，从而对葡萄进行分级。 问题三：酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的关系应采用相关性分析里的多元回归分析，参考 相关资料[3],利用 Matlab 软件进行求解。 问题四：采用聚类分析得到葡萄酒根据葡萄酒理化指标所分的类别，结合问题二得到的 酿酒葡萄的分级情况，可知酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量是否有关。
白葡萄酒 样品 1 样品 2 样品 4 样品 5 样品 6 样品 7 样品 8 样品 9 样品 11 样品 12 样品 13 样品 14 样品 15 样品 17 样品 18 样品 19 样品 20 样品 21 样品 22 样品 23 样品 24 样品 25 样品 26 样品 27 样品 28
第一组标准差 第二组标准差 9.603240194 5.087020521 14.17979784 7.004760286 6.686636756 6.488451279 11.24475186 5.1261855 12.75582656 4.766783215 6.258327785 6.494442068 13.54990775 5.578729445 9.631545393 10.30857248 13.3087273 9.371351142 10.76052456 11.83403754 13.06777206 6.838615844 10.68747969 3.984692934 11.47170432 7.351492668 12.00740512 6.201254353 12.51177223 5.49848464 6.811754546 5.103375789 8.024961059 7.074209811 13.14195994 8.024961059 11.77568116 7.321202087 6.607235092 3.405877273 10.54145257 6.208417225 5.82046199 10.31988372 8.538149682 10.14396372 12.01665511 5.96284794 8.969702088 5.03763613
因为 p=0.2657>0.05,所以两组白葡萄酒评分没有显著性差异。 为了进一步分析两组结果的可信度，我们采用计算标准差的方法来比较。 两组评酒员对红葡萄酒和白葡萄酒样品平均评分的平均标准差如下表： 红葡萄酒 第一组标准差 第二组标准差 样品 1 9.638464608 9.048634028 样品 2 6.307843442 4.027681991 样品 3 6.769211344 5.541760651 样品 4 10.39444296 6.425643072 样品 5 7.874713399 3.695342414 样品 6 7.728734265 4.595891885 样品 7 10.17895432 7.91692982 样品 8 6.634087059 8.069145625 样品 9 5.739725119 5.072803301 样品 10 5.513619501 6.01479657 样品 11 8.412292593 6.16801787 样品 12 8.92499611 5.01220732 样品 13 6.703233051 3.91010088 样品 14 6 4.812021982 样品 15 9.250225222 6.429964576 样品 16 4.254409477 4.483302354 样品 17 9.381423725 3.027650354 样品 18 6.87103421 7.089898918 样品 19 6.883151733 7.426678636 样品 20 5.103375789 6.250333324
P 值均小于 0.05，说明两组样品存在显著性差异，而且某组评酒员之间的评价也存在显 著性差异。 样品 11 通过软件计算出 P 值，P=0.0003<0.01 说明两组样品评价存在非常显著性差异， 而另一个 P=0.1978>0.05，说明每个组各个评酒员间对于样品 11 的评价差异不大。
所以，对于红葡萄酒而言，第二组评酒员的结果更可信。 对于白葡萄酒可以采用相同的分析方法， 白葡萄酒： 第一组平均值 第二组平均值 82 77.9 74.2 75.8 79.4 76.9 71 81.5 68.4 75.5 77.5 74.2 71.4 72.3
6
7
8
9
10
84 73 71 6
72 75 70 7
59 68 66 8
84 76 90 9
84 75 73 10
70 66 66
50 66 64
57 72 51
74 65 67
72 72 64
对于样品 7，p = 0.0892 0.1364 均大于 0.05 所没有显著性差异 样品 10，通过 matlab 编程计算得
得到 P=0.0017<0.01 说明两组评酒员的评价结果存在显著性差异 采用双因素分析，得出下图，
抽取红葡萄酒中的 7、10、11 号样品 第一 1 2 3 4 5 组评 酒员 7 63 70 76 64 59 10 67 82 83 68 75 11 73 60 72 63 63 第二 1 2 3 4 5 组评 酒员 7 68 65 68 65 47 10 67 73 82 62 63 11 64 61 67 62 50
平均标准差： 10.39893731 6.821489947 通过比较最后的平均标准差，得出第一组红、白葡萄酒评分的标准差比较大，说明第二 组评价比较准确。分体系和分级标准， ，起评分为 50 分， 共分为 6 个档次。[1]
95-100 分：经典绝佳之作。 90-94 分：卓越出众，极具个性与风格。 85-89 分：优秀，且具特点。 80-84 分：优良，酿制工艺不错。 75-79 分：普通的，有些微的缺点，但依旧可以饮用。 50-74 分：不推荐的。 由第一问可知， 第二组评酒员的评价结果更可信， 所以我们采用第二组的评价结果将红、 白葡萄酒样品进行分类，分类如下： 红葡萄酒： （1）50-74 分有：样品 25、27、7、10、11、1、16、18、12、15、16、19、14、6、4、 5、2、21、24、22、8、13、其中样品 11 评分最低为次品，样品 2 评分较高。 （2）75-79 分：23、3、17、20、9 其中样品 17 评分最低，样品 9 评分最高为较优品。 白葡萄酒： （1） 80-84 分：样品 5、9、17、28、25 其中最高为 5 最低分是 25 （2）75-79 分：样品 6、2、24、19、20、18、4、27、14、23、1、15、21、22，最高 为 22，最低为 6 （3）50-74 分：样品 11、8、12、13、7、26，最高为 26，最低为 11 根据酿酒葡萄的理化指标[2] 糖、酸、单宁、色素和芳香物质是构成酿酒葡萄品质优劣 的要素。影响葡萄酒品质的因素除酿造技术外，葡萄果中的五大要素物质的含量及构成 比例起着非常重要的作用。可以说葡萄果中的糖、酸、单宁、芳香物质和色素是判断酿 酒葡萄品质的指标性。所以，我们采用聚类分析方法对该问题进行探究。 红葡萄酒： （1） 对附件 2 葡萄理化指标数据进行处理，测量三次的都取其平均值。 （2） 用 matlab 进行聚类分析如下图，再根据前面对葡萄酒的质量分类综合来对葡萄 进行分类。