葡萄酒的评价

葡萄酒的评价摘要经济快速发展的今天，葡萄酒越来越为众多人喜欢。

而如何评价葡萄酒的品质更成为一个很重要的问题。

我们根据题目中所提供的表格数据建立葡萄酒评价体系的模型，一边是生产葡萄酒和销售葡萄酒的相关企业获得最大利益。

对于消费者来说，也可以更了解葡萄酒的哪些指标对葡萄酒影响较大，以便更好的消费。

模型1，我们认为品酒员的评价是客观的，对于哪组评价更可信，我们运用方差分析的方法，方差越小可信度越高。

于是我们对每种葡萄酒样品的十名品酒员整体评价做方差，并把求出的方差做折线图，由此更直观的得出第二组红葡萄酒评酒员的评价结果方差年华更稳定。

模型2，我们从葡萄酒的质量出发，用葡萄酒的质量来衡量酿酒葡萄的好坏，对外观，香气，口感建立加权平均值的模型，通过分析加权平均值的大小，将样品酒分为四个等级，为优秀，良好，中等，差四种。

模型3，我们认为酿酒葡萄和葡萄酒的一级指标最能反映问题，所以我们选取花色苷，单宁与总酚这三种成分，对数据取平均值，并用MATLAB对数据进拟合，通过图像，我们得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间呈线性关系。

模型4，对于问题四，由于酿酒红葡萄和红葡萄酒之间呈线性关系，我们选择酿酒红葡萄的总酚数据作参考指标，把品酒员对葡萄酒的评论作为标准，得出葡萄和葡萄酒的理化指标能用了评价葡萄酒的质量，并呈一次相关。

最后我们通过对葡萄酒和葡萄以及他们的理化指标之间的关联做出研究，得出结论，葡萄酒和酿酒葡萄之间线性相关，从而证明了我们模型的实用性。

关键词：方差分析，加权平均值，MATLAB，拟合一、问题重述如今随着人们生活水平的不断提高，人们对于生活品质的追求也有所提高。

葡萄酒业成为人们追求的消费品之一，因此对葡萄酒品质的评价就显得越来越重要了。

对企业来说，建立起葡萄酒的评价体系很重要，它能在更好的生产葡萄酒的同时，更好的了解消费者的心理，帮助企业获得更大的利益。

而品酒员对葡萄酒品尝后对其分类指标打分，求和得到总酚，从而确定葡萄酒的质量。

酿酒葡萄的好坏与葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。

本文所建立的模型，需要解决以下几个问题：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？二．问题分析从题目中可以发现酿酒葡萄和葡萄酒之间有一定的影响。

问题一中，要求分析品酒员的可信度，我们发现是个评酒员对同一种酒的评价存在一定的差异，而且外观，香气，口感分析都对葡萄酒的整体，各占一定的比重，我们便利用方差分析法。

问题二中，我们认为葡萄酒的好坏可以侧面反映酿酒葡萄的好坏，因此通过整体评价的加权平均值的方法，将葡萄酒分为四个等级。

问题三中，我们想到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间满足某种关系，因此我们用曲线拟合的方法是问题简化，解决问题。

三、模型假设为了建立更合理、更准确的数学模型，需考虑很多方面，排除不必要的干扰因素，我们提出以下几种假设：1）品酒员品尝各种样品葡萄酒时所处状态一样2）酿酒方式、酿酒过程都相同，这些对所酿葡萄酒的质量无影响3）所给数据标准无误差，对模型无影响4）品酒员对每种葡萄酒的评价都是客观公正的5）酿酒葡萄和葡萄酒的整天质量能用一级指标反映四、符号说明五、模型建立与求解问题一：1）红葡萄酒评价一组数据的可信程度，组要看这组数据的稳定程度。

数据越稳定，其可信度越高。

对同一种酒，10名品酒员评价的相互差距越小，所评结果越可信。

我们就品酒员的整体评价的方差来判断哪一组结果更可信，方差公式：图一是所求各组品酒员之间对红葡萄酒的评价方差：图一：品酒员对葡萄酒的评价根据表格中的方差数据画出折线图，很容易看出方差的变化，并可得出个品酒员评价结果的稳定性，图二是各组品酒员之间对红葡萄酒评价结果方差的变化曲线图：图二：红葡萄酒评价结果方差变化由上表可知，第二组红葡萄酒品酒员的评价结果方差变化更稳定，因此，第二组红葡萄酒品酒员的评价结果更可信。

2）白葡萄酒白葡萄酒的品酒员对其评价也可采用相同的办法。

经分析计算，白葡萄酒的评价结果与红葡萄酒有相同的规律，图三是各组品酒员之间对白葡萄酒评价结果的方差变化曲线图：图三：白葡萄酒评价结果方差变化因此可得到结果：第二组白葡萄酒品酒员的评价结果方差结果变化更稳定，所以，第二组白葡萄酒品酒员的评价结果更可信。

问题二：葡萄酒的制造过程十分严密，所用的酿酒葡萄好坏直接决定所酿葡萄酒的质量。

要想酿出好酒，就必须用好的葡萄来酿酒。

因此，可以用葡萄酒的质量来衡量酿酒葡萄的好坏，所以我们通过分析品酒员对葡萄酒各方面评价及整体评价来进行酿酒葡萄的分级。

对现有数据进行分析，我们选择第二组品酒员对红葡萄酒的评价数据作依据，计算每组数据中个品酒员对样品酒各个方面的评价数据的平均值作为参考数据。

而根据题目中所给的样品酒各方面在评价标准中所占的百分比，应用加权平均值的方法来计算个样品酒的加权平均值。

通过分析加权平均值的大小，将样品酒分为优秀，良好，中等，差这四种。

我们设定一个范围值：平均值8.1以下的为差等酒，平均值在8.1~8.7的为中等酒，平均值在8.7~9.3的为良好的酒，平均值在9.3以上的为优秀的酒。

对这些酒进行分类后做出下表：图四：葡萄酒评价分级由上表可以看出：优秀等级的酒有：样品酒2，样品酒3，样品酒9，样品酒21，样品酒22良好等级的酒有：样品酒6，样品酒7，样品酒13，样品酒14，样品酒15，样品酒16，样品酒17，样品酒19，样品酒20，样品酒23，样品酒24，样品酒25 中等品质的酒有：样品酒1，样品酒4，样品酒5，样品酒8，样品酒10，样品酒12，样品酒18，样品酒26，样品酒27差等品种的酒有：样品酒11而由酒可推出葡萄的等级划分，即样品酒所对应的葡萄样品是酿酒葡萄的等级划分：优秀等级的葡萄有：葡萄样品2，葡萄样品3，葡萄样品9，葡萄样品21，葡萄样品22良好等级的葡萄有：葡萄样品6，葡萄样品7，葡萄样品13，葡萄样品14，葡萄样品15，葡萄样品16，葡萄样品17，葡萄样品19，葡萄样品20，葡萄样品23，葡萄样品24，葡萄样品25中等品质的葡萄有：葡萄样品1，葡萄样品4，葡萄样品5，葡萄样品8，葡萄样品10，葡萄样品12，葡萄样品18，葡萄样品26，葡萄样品27差等品质的葡萄有：葡萄样品11问题三：1）红葡萄酒为了了解红葡萄酒的理化指标和酿酒红葡萄的关系，我们查找到酿酒红葡萄和红葡萄酒之间的几种特别成分，分别为花色苷，单宁与总酚。

我们便从这几种物质进行研究。

经过对其中几个物质进行多种数据求平均值，得出他们在红葡萄酒中占得比例。

并用MATLAB对数据进行处理，对处理过的数据曲线拟合，通过图像来找出红葡萄酒和酿酒红葡萄理化指标之间的关系。

图六是红葡萄酒和酿酒红葡萄中的花色苷，单宁和总酚之间对比所呈现的大致图像：图六：红葡萄酒各种理化指标含量对比a）花色苷含量比较b）单宁含量比较c）总酚含量比较由上述三个图可以看出，红葡萄酒和酿酒葡萄中，花色苷、单宁与总酚含量对比总是呈相性关系。

因此可以得出结论：酿酒红葡萄与红葡萄酒的理化指标之间的联系时线性相关。

且红葡萄酒中的花色苷、单宁与总酚均随酿酒红葡萄中该物质的增长而增长。

2）白葡萄酒通过对白葡萄酒做类似的处理，即对白葡萄和白葡萄酒中的相同成分选择一个作为因变量来处理。

主要就单宁和总酚这两种物质进行分析。

对白葡萄酒进行和红葡萄酒做一样的处理方式，仍然可得出类似的线性关系。

图七：白葡萄酒各种理化指标含量对比a）单宁含量比较b）总酚含量比较问题四：1）红葡萄酒酿酒葡萄质量的好坏直接影响葡萄酒的质量和葡萄酒的理化指标。

由第三问可知，酿酒红葡萄和红葡萄酒之间呈线性关系。

因此，我们选择相对稳定的一组数据作为参考指标。

而总酚是红白葡萄酒十分重要的成分，因此以总酚为参考物质。

品酒员对葡萄酒的整体评价就是衡量葡萄酒质量的标准之一。

我们选择品酒员对红葡萄酒总评价的加权平均值粗略的作为衡量葡萄酒质量的标准，我们利用曲线拟合做出图形，更能直观的表示酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量。

图八：红葡萄酒总酚含量对酒的质量的影响图九：曲线拟合红葡萄总酚含量对葡萄酒质量的影响由上表可以看出，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量有影响，他们之间呈线性相关。

并由图像可求出其函数式：y=0.04x+8.2591。

因此，可以用红葡萄和红葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。

对于白葡萄，我们一样选择其代表性的物质总酚，把其含量作为主要的标准来衡量白葡萄的好坏。

我们把品酒员对葡萄酒质量的评分作为评价葡萄酒优劣的标准。

对这两种数据进行分析，并以曲线拟合的形式绘制成散点图，观察散点图即可得出结论。

最终结果：酿酒白葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量有影响，它们之间呈线性相关。

因此，可以用白葡萄和白葡萄酒的理化指标来评论葡萄酒的质量。

总结：酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量有影响，它们之间呈线性相关。

六：模型总结本文建立起对葡萄酒评价划分标准的模型，理论分析和直观图表相结合，图标的出现使问题更加直观，清晰。

但由于数据的有限性，以及对于数据选取的局限性，结果有一些误差，这是本文的缺点。