葡萄酒质量的评价
葡萄酒好评30字145条
葡萄酒好评30字145条《葡萄酒好评30字145条》这是优秀的好评怎么写文章，希望可以对您的学习工作中带来帮助！1、喜欢红丝绒，喜欢高甜度，不是甜酒那种甜，除西拉之后又找到一种适合我的口感2、品牌好，质质量优，用了满意，而且价格便宜，畅流也是很快，下会还会继续光顾的3、物流很快，三天就收到了！价格实惠质量也不错已经在这家店买了三次很划算！4、简直速度太快啦，比任何地方买都划算，包装特别专业、喜欢可以下手哈。
绝对的满意还会再来…^_^5、赶上双十一的价格，非常实惠！一下子买了两箱慢慢喝，经常喝这牌子的红酒，口感纯正。
6、这款来自新西兰怀拉拉帕产区的黑皮诺干红，果香芬芳，口感浓郁，感觉不错。
7、比超市买的便宜多了，品牌旗舰店不用担心是假酒，螺旋盖女孩子开起来也很方便。
8、快递速度很快哦酒的颜色很漂亮味道还不知道留着跨年和男朋友一起喝嘻嘻猫猫友情出镜9、整箱6支装很棒包装的很好没有破损扔好店推荐必出精品哈哈就等过朋友回来一起品尝了10、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！11、是扔品质上过来的，非常棒的一次购物，这性价比也太高了呢！第一次喝红酒，感觉不错12、说句实话，外国酒价格虚不知底，但若同价位的外国真酒的话，还是外国红酒有底蕴13、评价晚了，商家很细心还送了海马刀，谢谢！酒还没有细品，品过之后再追评。
14、这个是在一次部门聚会的时候品尝到的，味道不错，葡萄酒均为半干红酒。
包装安全。
15、宝贝发货速度很快，三天就到了，包装很好，没有一点破损，酒非常好喝，小瓶很方便，喝完下次还来16、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！17、酒感觉还不错，这个活动价格购买的挺划算，包装严实没有破损情况，相信天猫国际18、在盒马超市有看到过这个酒，旗舰店做活动价格比盒马还要便宜，可以囤一些19、宝贝收到了，物流很快，正好端午和家人一起享受，口感很好，会一直回购的20、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱21、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱22、这个居然没有木塞･ω･｀)我家也没其它塞子，只好上保鲜膜先顶着。
好酒的5个标准
好酒的5个标准
葡萄酒是一种优质的饮料，它有着悠久的历史，也是众多美食的伴侣。
如果你想要品尝到优质的葡萄酒，你需要了解如何识别和评价好酒。
下面就介绍一下好酒的五个标准：
首先，好酒的味道要好，它应该有清晰的酒体，口感柔和，有浓郁而持久的风味，还可以有水果、花香、木香等特征性的气味。
其次，好酒的颜色应该鲜艳，色泽细腻，无暗淡的染色。
第三，好酒的气泡应该清晰细腻，味道浓郁，不会过于激烈。
第四，好酒的酒精度应该在12%-16%之间，过高的酒精度会使口感变得粗糙，过低的酒精度也会影响口感。
第五，好酒的储存条件应该得当，一般来说，葡萄酒最好储存在温度稳定、湿度适宜、空气流通的环境中，最好不要将葡萄酒放在日晒处或者室温过高的地方，以免影响葡萄酒的质量。
以上就是好酒的五个标准，只有满足这些标准，才能品尝到优质的葡萄酒。
因此，要想品尝到优质的葡萄酒，除了知道如何选择葡萄酒之外，还需要加以注意这些标准。
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。
葡萄酒质量的评价
葡萄酒质量的评价现行的葡萄酒质量的评价体系是建立在人的感官上进行的，如何通过一些量化的理化指标来评价葡萄酒质量是一个值得研究的方向。
为此，利用多元统计分析的相关知识，通过研究酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系，客观的评价了葡萄酒的质量，成功的对酿酒葡萄进行了分级。
标签：t检验法；K均值聚类；典型相关分析；多元线性回归1问题背景葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，找到一种简单有效的客观方法来评酒，如何采用一个量化的评价标准就显得尤为重要了。
本文根据全国大学生数学建模竞赛2012年A题的问题和数据，通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标之间的关系，对葡萄酒的质量进行了客观评价和分级。
2模型假设（1）假设附件数据来源真实有效；（2）假设两组品酒员在相同环境下品酒，采用评分标准一样；（3）假设酿酒葡萄和葡萄酒编号一一对应。
3符号说明4模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1数据预处理在数据分析之前通常要对数据进行预处理，附件1包含两组品酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评分数据，每组品酒员有10个，红葡萄酒样品有27个，白葡萄酒样品有28个。
观察数据我们可以发现，部分数据存在缺失和异常现象，我们对其正常化处理。
对于数据缺失情况，例如第一组红葡萄酒样品20号中品酒员4号对色调评分数据缺失，我们采用剩余数据的均值替换法来修补缺失数据。
对于数据异常情况，例如第一组白葡萄酒样品3号中品酒员7号对持久性数据评分超过其规定最大值，我们也是采用“先舍弃后均值替换”的方法。
4.1.2评分数据正态性的检验对数据进行预处理后，我们对附件1中品酒员对酒样品的评价总分进行了计算，然后得出了红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值，其图像如图1、图2所示。
观察图1、图2可以发现，两组品酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值虽然在数值上有出入，但其变化趋势大致一样，为了评价两组品酒员的评价结果有无显著性差异，我们拟采用双正态总体t检验法，为此我们需要对两组品酒员的评分数据进行正态性检验。
葡萄和葡萄酒的质量分析及评价
葡萄和葡萄酒的质量分析及评价摘要：葡萄酒的质量评价是研究葡萄酒的一个重要领域，目前葡萄酒质量的确定一般通过有资质的评酒员进行品评，也可通过建立数学模型依据葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标来对葡萄酒进行评价研究。
关键词：偏相关分析；因子分析；多元线性回归；评价模型引言分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，由于白葡萄和红葡萄及白葡萄酒和红葡萄酒在理化指标上都有所不同，所以需要分开分别分析，可以利用统计分析的方法将酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行相关性分析。
1.葡萄酒与酿酒葡萄的相关性分析1.1数据处理不考虑酿酒葡萄和葡萄酒的二级指标，只重视一级指标的作用。
对多次测量的理化指标取平均值，把酿酒葡萄的55种芳香物质无量纲求和作为酿酒葡萄的一个理化指标，把葡萄酒的73种芳香物质无量纲求和作为葡萄酒的一个理化指标[1]。
1.2相关性分析相关分析就是研究两个或多个变量之间的相关程度大小，以及使用函数来表示互相关系的方法。
Lij>0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈正相关；Lij<0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈负相关；Lij的绝对值大小反映了葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的j项指标线性关系的强弱。
但是Lij代表的相关系数存在误差，通过回归方程对Lij进行拟合，求出拟合度R方。
R方的范围是0到1，越大越好。
偏相关回归分析是在多元回归分析中常见的分析方法，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两个变量之间的的相关系数。
1.3相关性系数的求解将酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化指标（各种芳香物质归为理化指标的一项）进行无量纲化。
现在有红葡萄酒的理化指标10个，酿红葡萄酒葡萄的理化指标31个，白葡萄酒的理化指标9个，酿白葡萄酒葡萄的理化指标31个。
通过SPSS软件的偏相关回归分析求得葡萄酒与酿酒葡萄理化指标之间的相关系数Lij,见附录和附录。
由相关系数正负可以判断葡萄酒与酿酒葡萄之间的性关系。
葡萄酒质检标准
标题：葡萄酒质检标准详解引言：葡萄酒作为一种享誉世界的文化饮品，拥有着悠久的历史和深厚的文化底蕴。
它不仅代表了酿酒师的精湛工艺，也是自然恩赐的美味结晶。
为了确保每一瓶葡萄酒的品质，严格的质量检测标准不可或缺。
本文将深入探讨构成葡萄酒质量检验的标准内容，并解析其对葡萄酒整体品质的影响。
一、感官评价标准感官评价是判断葡萄酒品质的最直观方式，包括视觉、嗅觉和味觉三个方面。
首先，视觉评价主要关注葡萄酒的颜色、清澈度以及泡沫的特性。
例如，红葡萄酒应呈现出深紫或宝石红色，白葡萄酒则应是淡黄或金黄色。
其次，嗅觉评价则侧重于葡萄酒散发出的香气类型和复杂性，如水果香、花香、橡木香等。
最后，味觉评价则涉及到酒体的平衡性、单宁含量、酸度、甜度以及余味的长度和品质。
二、化学和物理参数标准葡萄酒的化学和物理参数标准主要包括酒精度、酸度、挥发性酸度、糖分含量、pH值、硫酸盐含量等。
这些参数对葡萄酒的口感、保存能力和稳定性具有重要影响。
例如，适宜的酒精度可以带来良好的口感和较长时间的保存期；而合适的酸度则能为葡萄酒增添新鲜感和活力。
此外，对于有机葡萄酒和无醇葡萄酒等特殊类型的酒款，还需进行相应的特殊成分检测。
三、微生物标准微生物标准是评判葡萄酒安全性的重要指标。
它涉及葡萄酒中允许存在的微生物种类及其数量限制，如酵母、乳酸菌等。
这些微生物的存在对于葡萄酒的发酵过程至关重要，但过量或存在非酿酒微生物则可能导致葡萄酒品质下降甚至变质。
因此，通过微生物检测确保葡萄酒在生产过程中的卫生条件和产品的最终安全。
四、包装和标签标准高质量的葡萄酒不仅需要优质的酒液，还需配以恰当的包装和准确的标签信息。
包装标准主要涉及瓶子的密封性、抗压力和材质是否能够保护酒液免受外界光照和温度变化的影响。
标签上则需要明确标示酒的品牌、产地、生产年份、葡萄品种、酒精度、净含量等信息，帮助消费者了解产品特性并做出明智的选择。
五、存储和运输标准葡萄酒从生产线到消费者手中的存储和运输过程中，也需要遵循一定的标准来保证其品质。
mcguigan评分方法
mcguigan评分方法
McGuigan评分方法是一种常用于评价葡萄酒品质的方法。
这种评
分方法是由澳大利亚著名葡萄酒评论家James Halliday提出的，旨在为
消费者提供有关葡萄酒风格和质量的信息。
McGuigan评分方法基于一个100分制，其中90分以上表示卓越的
品质，而85分至89分则表示良好的品质。
评分的依据包括葡萄酒的
外观、气味、口感和整体印象等方面。
外观方面，评分侧重于葡萄酒的色泽、亮度和澄清程度。
色泽鲜艳、亮度高且清澈的葡萄酒通常会得到更高的评分。
气味方面，评分主要关注葡萄酒的香气特征和强度。
优质的葡萄酒
具有丰富多样的香气，且香气浓郁持久，这将对其评分产生积极影响。
接着，口感方面，评分依据包括葡萄酒的酸度、单宁和酒精含量等。
平衡度和口感的丰富性对葡萄酒评分至关重要。
口感柔顺、结构丰富
并呈现出良好平衡的葡萄酒将得到较高的评分。
整体印象方面，评分主要考虑葡萄酒的综合表现和品质。
除了前面
提到的外观、气味和口感，评委还会考虑葡萄酒的复杂性、剧情和潜
力等因素，并以此来判断葡萄酒的整体价值和质量。
McGuigan评分方法以其系统性和客观性而受到广泛认可。
它为消
费者提供了一种直观的方式来了解葡萄酒的品质和特点，帮助他们作
出更明智的购买决策。
同时，这种评分方法也对葡萄酒生产者提供了
反馈，促使他们不断改善和提高产品的质量。
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2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
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我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A（隐去论文作者相关信息）日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：葡萄酒质量的评价摘要葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，为此找到一种简单有效的客观方法来评酒，就显得尤为重要了。
本文通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标的关系，以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系，旨在通过客观数据建立数学模型，用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。
首先，采用双因子可重复方差分析方法，对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验，利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果，结合01-数据分析，发现对于红葡酒有70.3%的评价结果存在显著性差异，对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。
通过比较可知，两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显著性差异，而对于白葡萄酒的评分，评价差异性较为不明显。
为了评价两组结果的可信度，借助Alpha模型用克伦巴赫α系数衡量，并结合F检验，得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高，而对白葡萄酒的品尝评分，第二组评酒员的评价结果可信度更高。
综合来看，主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。
结合已分析出的两组品酒师可靠性结果，对葡萄酒的理化指标进行加权平均，最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。
将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标（一级指标）共同构成一个数据矩阵，采用聚类分析法，利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类，根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A（优质）、B（良好）、C（中等）、D（差）四个等级，客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。
为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，采用相关分析法，能有效地反映出两者间的联系，取与葡萄各成分相关性显著的葡萄酒理化指标，与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程，从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
由于已经通过回归分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，因此从酿酒葡萄成分对葡萄酒的理化指标的影响，再研究出葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系，便可作为一个桥梁，反映出葡萄与葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量的作用。
研究葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系，需要运用变量间的相关性及Pearson系数法分析葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量评价指标的相关性，通过比较选出与葡萄酒评价的一级指标相关性程度大的葡萄酒成分，进行回归分析法，建立酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的拟合方程，结合各个质量一级指标的权重，从而完成了从葡萄酒成分对葡萄酒质量的客观评价。
综合计算结果，与酿酒葡萄分级的结果吻合，所以分析结果较客观。
关键词：葡萄酒双重多因素分析01数据分析 Alpha模型聚类分析及欧式距离相关性分析多元回归Pearson系数法1.问题重述葡萄酒的感官质量是评价葡萄酒质量优劣的重要标志。
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，可辅助感官检查。
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。
试建立数学模型求解下列问题：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？2.问题分析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，本题要求通过酿酒葡萄的理性指标和酿酒师给予的评分，综合考虑酿酒葡萄的理性指标与葡萄酒的质量的关系。
问题一：要求对两组评酒员评价结果有无差异性进行分析，并分析得出哪一组的品酒员的结果更具有可信。
通过绘制每个样品酒的均值评分差异图，对每个样品酒的两组评酒员在各个指标的均值进行比较，发现对于红葡萄的评价，两组评酒员还是存在着显著性的差异的，而对于白葡萄酒的评价，两组评酒员的差异性并不是很明显，列举部分红、白葡萄酒评分差异图如下：图表 1红葡萄酒样品12差异图（左边），系列1为第二组品酒员打分均值，系列2为第一组品酒员打分均值。
图表 2红葡萄酒样品15差异图（右边），横坐标为10个指标变量，包括澄清度、色调、香气纯正度、香气浓度、香气质量、口感纯正度、口感浓度、口感质量以及整体评价。
针对两组评酒员在大量差异图中表现出来对红、白葡萄酒的评价存在差异，对红、白葡萄酒进行分开地显著性检验。
第一步，利用每个样品酒都具有两组评酒员的评价结果，对两组结果进行双因子可重复方差分析，得出题中给出的27种葡萄样品酒各个分析结果。
比较27个显著性检验的结果，若具有显著性差异的样品酒占总样品酒的比例高于 ，有足够的把握认定两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
第二步，对两组评酒员给予红、白葡萄酒的打分进行可信性分析，将红、白葡萄酒分别进行可信度分析，比较两组评酒员对不同种类葡萄酒的评价是否具有各自的优势。
在进行双因子多重分析和可信性分析之前，需要对原先数据进行如下处理：1.对于附件1给出的数据，先将两组品酒员的评价结果按着样品酒进行统一划分，每一样品酒对应着两种评价结果。
将每一样品酒的评价结果组成评价矩阵，矩阵以葡萄酒的评价指标为列项，共10列，以每个评酒员作为横向量，共20行。
2.针对红葡萄酒样品20评酒员4号对色调的评分缺失，利用同组评酒员对红葡萄酒样品20色调评分的平均值作为4号评酒员的评分值。
做可信度分析时，将两组的27种酒样品评价结果组成两组评价总矩阵，以葡萄酒的评价指标为列项，共10列，以每个评酒员作为横向量，共270行，分别用SPSS19.0对两组矩阵进行信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验，判断出哪一组可信度更高。
问题二：问题二要求对酿酒葡萄进行分级，酿酒葡萄的成分直接影响葡萄酒的质量，选取优质营养成分高的酿酒葡萄酿酒，保证了葡萄酒的营养价值和保健价值。
但是葡萄酒质量优劣，不单单从营养成分和养身价值上考虑，一瓶优质的葡萄酒，还得具备着可观赏性，纯正的口感、芬芳的酒香等优点，而这些优点，都得由评酒员来给出评价。
所以，对酿酒葡萄进行分级，不单单从葡萄的成分上考虑，还得结合最终酿成的葡萄酒质量综合考虑。
因此将酿酒葡萄的各成分与评价员给予所酿成的葡萄酒的质量打分综合起来，进行聚类分析，将酿酒葡萄依据综合指数进行分类，结合聚类分析的结果以及综合指标的分数将葡萄划分等级。
依据：在进行据聚类分析之前，需要对原始数据进行预先处理1.分别计算附件一中评酒员各项评分指标的权重并加和，最后求取10位评酒员的权重平均值作为葡萄酒样品的综合评价指标。
2.用酿酒葡萄各项理化指标（多次测得的取平均值）以及酒样的综合指标形成一个31列28行的原始资料阵，并用SPSS 的Z标准化将数据标准化。
问题三：酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标都很多，为了找出它们之间的联系，首先将葡萄的成分与葡萄酒的理性指标列成一个大矩阵，分析葡萄成分与葡萄酒理想指标的相关性，找出它们之间相关性大的指标，与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程，从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
1.酿酒葡萄的成分和葡萄酒的理化指标列成一个大矩阵。
2.通过SPSS软件做相关性分析，选取与葡萄酒理化指标相关性程度大的葡萄酒成分n个指标，建立拟合方程。
问题四：酿酒葡萄的理化指标并不能直接与葡萄酒的质量建立联系，由于在问题3中已经通过相关性分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，因此我们分析葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的相关性，计算相关性系数,通过比较选出系数高的即与葡萄酒质量指标相关性程度大的葡萄酒成分，进而用回归分析法建立酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的关系。
1．附表一中列出了十位品酒员对葡萄酒外观、香气和口感分析三者的数据，用Matlab7.6.0b，分别对四项指标求27（28）种红（白）葡萄酒样品权重平均值作为葡萄酒质量的评价指标。
2.通过SPSS软件作因子分析分析两者之间的相关性，选取与葡萄酒质量指标相关性程度大的葡萄酒成分n个指标，建立拟合方程。
3.符号说明4.模型假设（1）假设数据来源真实有效（2）假设各变量的相差微小，各坐标对欧式距离的贡献是同等的且变差大小相同，欧氏距离效果理想。
（3）假设酿酒工艺条件相同，无其他人为因素影响（4）0.35Cronbach Alpha≤≤则尚可，若Cronbach Alpha≤为低信度，0.350.7Cronbach Alpha≥则属于高信度。
假设组一与组二评分分别处于不同信度区间，可0.7信度差异明显。