基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)葡萄酒質(zhì)量的評(píng)價(jià)與研究(共21頁(yè))

1、 PAGE 26基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)葡萄酒質(zhì)量的評(píng)價(jià)(pngji)與研究摘要(zhiyo)葡萄酒的評(píng)價(jià)涉及原料、加工、主要成分比重等多方面因素，本文(bnwn)旨在運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)葡萄酒質(zhì)量進(jìn)行必要的討論和研究。問(wèn)題一根據(jù)題目已給出的數(shù)據(jù)，運(yùn)行SPSS 18.0軟件，對(duì)每款葡萄酒在每個(gè)評(píng)酒小組中的總體評(píng)分和四個(gè)大項(xiàng)（外觀、香氣、口感、平衡）評(píng)分均分別進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，用以分析兩個(gè)小組的差異性，運(yùn)行結(jié)果顯示無(wú)論是總體還是單項(xiàng)，兩小組均存在顯著性差異（見(jiàn)表3）。隨后通過(guò)方差分析的方法，比較兩個(gè)小組內(nèi)部對(duì)各款葡萄酒評(píng)分的方差。最終，得到結(jié)果第二組平均方差小于第一組（見(jiàn)表11），說(shuō)明第二組更為可靠。問(wèn)題

2、二，首先采用最小均方差法對(duì)釀酒葡萄的理化指標(biāo)進(jìn)行篩選。隨后，用主成分分析法確定保留下來(lái)的指標(biāo)間的權(quán)重。接下來(lái)，將指標(biāo)記性無(wú)量綱處理，并結(jié)合其權(quán)重得到釀酒葡萄的理化性質(zhì)得分(G)。最后，根據(jù)該得分將釀酒葡萄進(jìn)行聚類(lèi)，同時(shí)結(jié)合葡萄酒質(zhì)量的分級(jí)確定釀酒葡萄的等級(jí)。計(jì)算結(jié)果顯示，紅葡萄方面，“優(yōu)等”包括2號(hào)樣品等五種；“良等”包括4號(hào)樣品等十三種；“中等”1號(hào)樣品等九種。白葡萄方面，“優(yōu)等”包括4號(hào)樣品等六種；“良等”包括1號(hào)樣品等十三種；“中等”2號(hào)樣品等九種。且從紅（白）釀酒葡萄分級(jí)和紅（白）葡萄酒的質(zhì)量分級(jí)的符合度77.8%(81.4%)來(lái)看，兩種分類(lèi)分級(jí)均有相似的結(jié)果的，說(shuō)明本模型對(duì)釀酒葡萄的

3、分級(jí)效果良好。問(wèn)題三首先運(yùn)用SPSS 18.0軟件分別計(jì)算釀酒葡萄和葡萄酒理化指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，除去部分相關(guān)性較高的指標(biāo)。然后，對(duì)剩余指標(biāo)進(jìn)行典型相關(guān)性分析，通過(guò)比較不同指標(biāo)間的典型相關(guān)系數(shù)確定釀酒葡萄和葡萄酒理化指標(biāo)的聯(lián)系。問(wèn)題四，對(duì)葡萄酒的理化指標(biāo)運(yùn)用最小均方差法篩選部分指標(biāo)。同時(shí)結(jié)合問(wèn)題二中篩選的釀酒葡萄的理化指標(biāo)，運(yùn)用SPSS 18.0軟件構(gòu)建這些指標(biāo)與葡萄酒質(zhì)量（第二組評(píng)酒員的總體評(píng)分）之間的線性回歸方程。最終得到回歸方程如下： 紅葡萄酒： 白葡萄酒： 運(yùn)行的結(jié)果來(lái)看，紅（白）葡萄酒的可決系數(shù)分別為0.595和0.570，回歸方程的擬合效果一般。說(shuō)明用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)雖可以在

4、一定程度上反映葡萄酒的質(zhì)量，但不能用理化指標(biāo)完全代替酒品的質(zhì)量。關(guān)鍵詞：葡萄酒質(zhì)量評(píng)價(jià) 理化指標(biāo) 最小均方差法 典型相關(guān)分析 SPSS 18.0軟件一、問(wèn)題重述確定葡萄酒質(zhì)量時(shí)一般是通過(guò)聘請(qǐng)一批有資質(zhì)的評(píng)酒員進(jìn)行品評(píng)。每個(gè)評(píng)酒員在對(duì)葡萄酒進(jìn)行品嘗后對(duì)其分類(lèi)指標(biāo)打分，然后求和得到其總分，從而確定葡萄酒的質(zhì)量。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測(cè)的理化指標(biāo)會(huì)在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。附件1給出了某一年份一些葡萄酒的評(píng)價(jià)(pngji)結(jié)果，附件2和附件3分別給出了該年份這些葡萄酒的和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)。請(qǐng)嘗試建立數(shù)學(xué)模型討論下列問(wèn)題：1分析附件1中兩組評(píng)酒員的

5、評(píng)價(jià)結(jié)果(ji gu)有無(wú)顯著性差異，哪一組結(jié)果更可信？2根據(jù)釀酒(nin ji)葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量對(duì)這些釀酒葡萄進(jìn)行分級(jí)。3分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。4分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對(duì)葡萄酒質(zhì)量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量？二、模型假設(shè)1各評(píng)酒員打分相互獨(dú)立，互不干擾2忽略葡萄酒生產(chǎn)、運(yùn)輸、儲(chǔ)藏等環(huán)節(jié)對(duì)酒品質(zhì)的影響3理化指標(biāo)和芳香化物中未檢測(cè)到的物質(zhì)含量可視為零4已知數(shù)據(jù)真實(shí)可用三、符號(hào)說(shuō)明 第i種紅葡萄酒釀酒葡萄的理化指標(biāo)得分 第i種紅葡萄酒釀酒葡萄的理化指標(biāo)得分 第a小組中第j位評(píng)酒師對(duì)第i款紅葡萄酒質(zhì)量的總評(píng)分 第a小組中第j位

6、評(píng)酒師對(duì)第i款白葡萄酒質(zhì)量的總評(píng)分 . .釀酒葡萄的理化指標(biāo)四、問(wèn)題分析本題目的核心在于解決釀酒葡萄理化指標(biāo)、葡萄酒自身理化指標(biāo)以及葡萄酒質(zhì)量高低的內(nèi)在關(guān)系。通過(guò)文獻(xiàn)的閱讀發(fā)現(xiàn)葡萄酒品質(zhì)很大程度上受自身內(nèi)部物質(zhì)影響，因此需逐步分析各項(xiàng)重要指標(biāo)間的相關(guān)性，最終建立它們與葡萄酒品質(zhì)的數(shù)學(xué)模型是本題的突破口。問(wèn)題一，質(zhì)量上乘的葡萄酒必然擁有光潤(rùn)的色澤，濃郁的嗅感以及醇正的口感。然而，由于個(gè)體差異的存在，對(duì)于同一款葡萄酒的鑒賞不同評(píng)酒師之間也不盡相同，尤其是經(jīng)驗(yàn)豐富評(píng)酒師，在多年與葡萄酒打交道中間，更會(huì)對(duì)其品相的優(yōu)劣產(chǎn)生獨(dú)到的見(jiàn)解。因此要鑒定某種葡萄酒的質(zhì)量，就必須綜合葡萄酒色澤、嗅感及口感等諸多方面

7、因素對(duì)葡萄酒進(jìn)行整體評(píng)價(jià)。由題意知要分析兩組評(píng)酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果有無(wú)差異性，就是檢驗(yàn)每組評(píng)酒元對(duì)同一種酒的四大項(xiàng)打分和總分是否具有顯著性差異，對(duì)于這樣的配對(duì)資料的數(shù)據(jù)均值(jn zh)的檢驗(yàn)，我們擬采用配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)來(lái)解決。針對(duì)哪組更有效問(wèn)題，也即是檢測(cè)那組評(píng)分結(jié)果的內(nèi)部離散程度大小。離散程度越小其可靠性就越高，通過(guò)方差分析，變異系數(shù)，極差分析等都可以解決，但是(dnsh)本文采用最常用的方法方差分析已解決此問(wèn)題。問(wèn)題二，根據(jù)文獻(xiàn)和實(shí)際生活，對(duì)釀酒葡萄進(jìn)行分級(jí)的依據(jù)主要是葡萄自身的物理化學(xué)性質(zhì)，而由該品種葡萄所釀制的葡萄酒的級(jí)別也可以反過(guò)來(lái)反映(fnyng)葡萄所在的級(jí)別。所以可以對(duì)釀酒葡萄的理

8、化指標(biāo)進(jìn)行處理，得到一個(gè)綜合反映其性質(zhì)的量值，根據(jù)該量值和葡萄酒質(zhì)量的分級(jí)，對(duì)釀酒葡萄劃分等級(jí)。問(wèn)題三，由于葡萄酒是由釀酒葡萄經(jīng)過(guò)加工提取而成，故二者在理化性質(zhì)方面必然存在緊密的聯(lián)系。分別選取兩者最具代表性的指標(biāo)，隨后進(jìn)行典型相關(guān)分析，找出相關(guān)性較高的若干指標(biāo)，并對(duì)相關(guān)情況予以合理解釋可解決此問(wèn)。問(wèn)題四要求用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量，就必須建立葡萄酒質(zhì)量和葡萄、葡萄酒理化指標(biāo)的回歸方程。在問(wèn)題二已經(jīng)篩選出一部分釀酒葡萄理化指標(biāo)的基礎(chǔ)上，繼續(xù)對(duì)葡萄酒的理化指標(biāo)進(jìn)行篩選，得到最能反映變化規(guī)律的指標(biāo)引入回歸方程，繼而對(duì)葡萄酒的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。五、模型建立與求解5.1.1 .問(wèn)題一5.

9、1.1 .兩個(gè)組評(píng)酒小組評(píng)分的差異性分析 計(jì)算每種酒樣品在兩組中的總評(píng)分，分析結(jié)果的差異性本題中，對(duì)于某款葡萄酒品質(zhì)的評(píng)價(jià)需要考慮包括澄清度、色調(diào)、純正度等在內(nèi)十個(gè)因素，而每組的十名評(píng)酒員則需根據(jù)本身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)對(duì)葡萄酒的這十項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分，最后對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行求和即為該評(píng)酒員（第j位評(píng)酒員）對(duì)第i款葡萄酒的評(píng)分，如式（1）： （1）而每個(gè)小組中十位評(píng)酒員的平均分，則為此款葡萄酒在該評(píng)酒小組中的最終評(píng)分，如式（2）： （2）根據(jù)公式（1）（2）和已給數(shù)據(jù)，即可得到各款紅（白）葡萄酒分別在兩個(gè)小組中的得分，見(jiàn)表（1）（2）：（注：本題中數(shù)據(jù)中第3號(hào)白葡萄酒的第二組3號(hào)評(píng)酒員評(píng)分“77”為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，應(yīng)

10、為“7”另外，第二組第20紅葡萄酒的第一組5號(hào)評(píng)酒員評(píng)分空缺，本文采用該評(píng)酒員評(píng)分的眾數(shù)，即評(píng)分為“6”）表（1）各款紅葡萄酒在兩個(gè)小組中的評(píng)分（略表，詳表見(jiàn)附錄）紅葡萄酒第一組評(píng)分第二組評(píng)分酒樣品162.768.1酒樣品280.374.0酒樣品380.474.6酒樣品468.671.2酒樣品573.372.1酒樣品672.266.3酒樣品2773.171.5表（2）各款白葡萄酒在兩個(gè)小組中的評(píng)分(png fn)（略表，詳表見(jiàn)附錄）白葡萄酒第一組評(píng)分第二組評(píng)分酒樣品182.077.9酒樣品274.275.8酒樣品378.375.6酒樣品479.476.9酒樣品571.081.5酒樣品668.4

11、75.5酒樣品2881.379.6為便于比較各組評(píng)分中的差異，故在不同小組中，按照紅（白）葡萄酒總評(píng)分對(duì)其進(jìn)行(jnxng)排序，并得到表（3）（4）：表（3）各款紅葡萄酒的總評(píng)分在兩個(gè)小組中的排序(pi x)（略表，詳表見(jiàn)附錄）次序第一組第二組1酒樣品23酒樣品92酒樣品9酒樣品233酒樣品3酒樣品204酒樣品2酒樣品35酒樣品17酒樣品176酒樣品19酒樣品227酒樣品12酒樣品11表（4）各款白葡萄酒的總評(píng)分在兩個(gè)小組中的排序（略表，詳表見(jiàn)附錄）次序第一組第二組1酒樣品1酒樣品52酒樣品28酒樣品93酒樣品26酒樣品174酒樣品4酒樣品105酒樣品17酒樣品286酒樣品3酒樣品2528酒

12、樣品12酒樣品16通過(guò)上表可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論紅葡萄酒還是白葡萄酒，得分方面或各種酒品的排序，兩個(gè)小組均存在較大(jio d)的出入，且對(duì)白葡萄酒的評(píng)價(jià)分歧更大。運(yùn)用SPSS 18.0軟件(run jin)，首先對(duì)對(duì)表（1）（2）進(jìn)行檢驗(yàn)是否服從正態(tài)分布，結(jié)果顯示（運(yùn)行結(jié)果詳見(jiàn)附錄）：第一組紅葡萄酒：第二組紅葡萄酒：第一組白葡萄酒：第二組白葡萄酒：上述(shngsh)結(jié)果表明，p值均大于0.05，顯示資料服從正態(tài)分布，可以進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。分別進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，分析其差異性，最終運(yùn)行實(shí)驗(yàn)得到兩組p值分別如下（運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)附錄）：紅葡萄酒：白葡萄酒：故運(yùn)算證明兩個(gè)小組對(duì)紅（白）葡萄酒的評(píng)價(jià)均有顯著性

13、差異。 分析兩組對(duì)不同指標(biāo)的評(píng)價(jià)的差異性在明確了兩個(gè)小組對(duì)于每款葡萄酒的評(píng)價(jià)存在顯著性差異之后，仍需對(duì)造成該差異的原因進(jìn)行討論。根據(jù)十項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)角度，可以將其劃分為“外觀分析、香氣分析、口感分析和平衡/整體評(píng)價(jià)”等四大類(lèi)別，分別計(jì)算每款葡萄酒諸類(lèi)別的評(píng)分。與上文方法類(lèi)似，運(yùn)用SPSS 18.0軟件，對(duì)兩個(gè)小組每款葡萄酒的這四個(gè)類(lèi)別分別進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，分析兩組在不同指標(biāo)評(píng)價(jià)方面的差異，根據(jù)運(yùn)行結(jié)果（見(jiàn)附錄）得到兩組紅（白）葡萄酒p值列表如下，表（5）（6）：表（5）兩個(gè)小組對(duì)每款紅葡萄酒各類(lèi)別評(píng)價(jià)的p值評(píng)價(jià)類(lèi)別外觀分析香氣分析口感分析平衡/整體評(píng)價(jià)p值0.0150.0160.1410.66

14、1表（6）兩個(gè)小組對(duì)每款白葡萄酒各類(lèi)別評(píng)價(jià)的p值評(píng)價(jià)類(lèi)別外觀分析香氣分析口感分析平衡/整體評(píng)價(jià)p值0.4580.5880.0010.002通過(guò)上表可以發(fā)現(xiàn)，在紅葡萄酒的評(píng)價(jià)方面，兩個(gè)小組的主要差異在于“外觀分析和香氣分析”方面（p0.05）；而白葡萄酒方面，二者的差異在于“口感分析和平衡/整體評(píng)價(jià)”方面。在此，本文以“外觀分析”為例，繼續(xù)進(jìn)行差異性的討論。統(tǒng)計(jì)每款紅葡萄酒在每組中的外觀分析得分，見(jiàn)表（7），并據(jù)此繪制折線圖，如圖（1）：表（7）各款紅葡萄酒的外觀分析(fnx)評(píng)分（略表，詳表見(jiàn)附錄）紅葡萄酒第一組外觀分析評(píng)分第二組外觀分析評(píng)分酒樣品18.710.7酒樣品210.110.1酒樣品

15、312.010.2酒樣品412.09.9酒樣品512.710.8酒樣品610.98.7酒樣品279.99.9圖（1）各款紅葡萄酒外觀分析(fnx)評(píng)分折線圖白葡萄酒同理，得到(d do)表（8）和圖（2）：表（8）各款白葡萄酒的外觀分析評(píng)分（略表，詳表見(jiàn)附錄）白葡萄酒第一組評(píng)分第二組評(píng)分酒樣品111.210.1酒樣品210.910.9酒樣品311.29.7酒樣品411.610.4酒樣品57.410.6酒樣品69.69.0酒樣品2812.711圖（2）各款白葡萄酒外觀分析(fnx)評(píng)分折線圖通過(guò)上圖可以看出(kn ch)，無(wú)論紅（白）葡萄酒，第二組的“外觀(wigun)分析”評(píng)分變化較第一組要平

16、穩(wěn)，而且在最優(yōu)和最劣的評(píng)價(jià)上二者也不盡相同。說(shuō)明兩個(gè)小組對(duì)于外觀的好壞的理解并不完全一致，但總體而言第二組對(duì)外觀的要求比第一組更加嚴(yán)格。其他諸類(lèi)別也可同理進(jìn)行分析，在此便不做贅述。 分析兩組內(nèi)不同評(píng)酒員評(píng)價(jià)的差異性在考慮了各小組對(duì)葡萄酒不同指標(biāo)上的評(píng)價(jià)差異外，兩個(gè)小組內(nèi)部評(píng)酒員對(duì)于葡萄酒優(yōu)劣的認(rèn)識(shí)不同，也是造成二者顯著性差異的重要原因。為便于討論，本文分別僅隨即抽取一款紅葡萄酒和一款白葡萄酒作為研究對(duì)象，分析兩小組自身內(nèi)部的差異性。對(duì)數(shù)據(jù)稍加整理，得到兩款葡萄酒在不同小組內(nèi)部的總得分分別如下：表（9）不同評(píng)酒員對(duì)17號(hào)紅葡萄酒評(píng)分情況評(píng)酒員（j）12345678910極差第一組70799168

17、97826980817628第二組7273757475777976766811圖（3）不同評(píng)酒員對(duì)7號(hào)紅葡萄酒評(píng)分(png fn)情況折線圖表（10）不同(b tn)評(píng)酒員對(duì)5號(hào)白葡萄酒評(píng)分情況評(píng)酒員（j）12345678910極差第一組7847865479918568738134第二組8379798077878273849118圖（4）不同(b tn)評(píng)酒員對(duì)25號(hào)白葡萄酒評(píng)分情況折線圖從對(duì)7號(hào)紅葡萄酒的評(píng)分中可以看出，第二組評(píng)分普遍比第一組較低，同時(shí)極差小于第一組，顯示其內(nèi)部波動(dòng)較小，說(shuō)明在對(duì)這款紅葡萄酒的評(píng)價(jià)方面，第一組內(nèi)部分歧較大，不如第二組穩(wěn)定。對(duì)第25號(hào)白葡萄酒評(píng)價(jià)也是如此。在對(duì)全

18、部紅（白）葡萄酒以相同方式進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)于大多數(shù)酒品而言，兩個(gè)小組都出現(xiàn)了類(lèi)似7號(hào)紅葡萄酒和25號(hào)白葡萄酒的情況，這也從另一方面反映了兩個(gè)評(píng)酒小組出現(xiàn)顯著性差異的客觀事實(shí)。5.1.2. 葡萄酒評(píng)價(jià)的可信度分析為判定哪一組評(píng)酒員對(duì)葡萄酒品質(zhì)的鑒定更加準(zhǔn)確，需對(duì)兩組的評(píng)價(jià)進(jìn)行可信度分析。在每個(gè)小組的中，如果不同評(píng)酒員對(duì)同一款葡萄酒的質(zhì)量評(píng)價(jià)相差很大，就說(shuō)明改組內(nèi)部波動(dòng)性較大，一致性較差。在實(shí)踐中，常用方差刻畫(huà)系統(tǒng)內(nèi)部的波動(dòng)性，故方差分析是考察可信度最直接、最簡(jiǎn)潔的方法。根據(jù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建方差分析公式如下，式（3）： （3）本文中，K表示每組中評(píng)酒員人數(shù)，即；表示第i款葡萄酒在第a組總評(píng)分的方差。

19、分別計(jì)算每一款葡萄酒在第一、二小組內(nèi)部的方差，方差越小，說(shuō)明該小組內(nèi)部穩(wěn)定性越高，評(píng)價(jià)結(jié)果可信度越高。運(yùn)行(ynxng)Excel軟件將數(shù)據(jù)代入式（3），得到(d do)每款紅（白）葡萄酒在不同小組的組內(nèi)方差和方差平均值，如下(rxi)表（11）（12）：表（11）每款紅葡萄酒在兩個(gè)小組內(nèi)的方差（略表，詳見(jiàn)附錄）酒樣品（i）123427平均數(shù)第一組92.939.7945.82108.4449.7858.229第二組81.8816.2230.7141.2915.2934.460表（12）每款白葡萄酒在兩個(gè)小組內(nèi)的方差（略表，詳見(jiàn)附錄）酒樣品（i）123428平均數(shù)第一組92.22201.666.

20、4644.7180.46118.943第二組25.8849.07142.4842.125.3855.135根據(jù)上表，很顯然可以看出，無(wú)論紅（白）葡萄酒，第二組的方差平均數(shù)均小于第一組，說(shuō)明第二組的評(píng)酒員對(duì)葡萄酒的評(píng)鑒更加一致，其內(nèi)部差異較小，可信度更高。5.2.1 .問(wèn)題二5.2.1 .最小均方差法篩選釀酒葡萄指標(biāo) .根據(jù)釀酒葡萄的指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)本題中，評(píng)價(jià)釀酒葡萄的指標(biāo)數(shù)目繁多，但通過(guò)觀察分析可以發(fā)現(xiàn)，很多的指標(biāo)都反應(yīng)了釀酒葡萄的同一屬性，換言之，這些指標(biāo)可以歸為同一類(lèi)別。通過(guò)查閱文獻(xiàn)，并結(jié)合已給數(shù)據(jù)可以將釀酒葡萄的諸多指標(biāo)按照“顏色、口感、氣味、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、物理性狀”分為五類(lèi)，即式（4）： （

21、4）而每大類(lèi)之內(nèi)也均包含相應(yīng)一級(jí)指標(biāo)，具體指標(biāo)分類(lèi)見(jiàn)下表：表（13）各類(lèi)別所包含的指標(biāo)類(lèi)別包含指標(biāo)（T）花色苷，多酚氧化酶活力，褐變度，DPPH自由基，黃酮醇，色譜儀參數(shù)a、b、l、h、c總酸，總酚，單寧，葡萄總黃酮，白藜蘆醇，總糖，還原糖，pH值，固酸比各類(lèi)芳香化物氨基酸總量，蛋白質(zhì)，VC含量干物質(zhì)含量，果穗質(zhì)量，百粒質(zhì)量，果梗比，出汁率，果皮質(zhì)量將釀酒葡萄的諸多指標(biāo)按一定規(guī)則分類(lèi)，可以更加精準(zhǔn)的反映這些指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系和影響。 .最小均方差法篩選評(píng)價(jià)指標(biāo)由于釀酒葡萄的指標(biāo)眾多，不可能完全將全部指標(biāo)進(jìn)入(jnr)評(píng)價(jià)模型，因此需對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行一定的篩選，保留最能反映釀酒葡萄之間的差異和質(zhì)量的指

22、標(biāo)。本題中選用最小均方差法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行甄選。若某一指標(biāo)的方差較小，即表示該指標(biāo)在不同的釀酒葡萄間的變化不大，取值近似相等，則說(shuō)明該指標(biāo)本身很重要(zhngyo)，但就對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響不大。而所謂最小均方差法就是在全部m個(gè)指標(biāo)(zhbio)中，比較每個(gè)指標(biāo)的方差，排除方差最小的指標(biāo)，保留對(duì)釀酒葡萄影響最大的指標(biāo)。根據(jù)式（5）計(jì)算各紅（白）葡萄酒各指標(biāo)的方差： （5）上式中，表示指標(biāo)l在全部葡萄間的均值，表示第i種葡萄指標(biāo)l的含量。為便于敘述，本文僅以紅葡萄酒為例進(jìn)行討論。根據(jù)已給的數(shù)據(jù)，運(yùn)行SPSS 18.0軟件中“求解方差”命令，計(jì)算所有指標(biāo)的方差，得到下表（14）（18）：表（14）顏色類(lèi)各指標(biāo)

23、方差指標(biāo)褐變度花色苷黃酮醇 多酚氧化酶活色譜儀參數(shù)h色譜儀參數(shù)a色譜儀參數(shù)c色譜儀參數(shù)l色譜儀參數(shù)bDPPH自由基方差331.387.9439.699.6217.42.092.161.130.960.11表（15）口感類(lèi)各指標(biāo)方差指標(biāo)還原糖總糖總酚 單寧固酸比白藜蘆醇葡萄總黃酮 總酸 方差33.822.666.516.505.995.374.791.72表（16）氣味類(lèi)各指標(biāo)方差指標(biāo)乙酸乙酯乙酸己酯乙酸甲酯1-己醇乙醇-蒎烯方差539.9184.4161.3119.937.00.247表（17）營(yíng)養(yǎng)類(lèi)各指標(biāo)方差指標(biāo)氨基酸重量蛋白質(zhì)VC含量方差1536.344.551.92表（18）物理性狀別類(lèi)

24、各指標(biāo)(zhbio)方差指標(biāo)果穗質(zhì)量 百粒質(zhì)量 出汁率 干物質(zhì)含量 果梗比果皮質(zhì)量方差158.6058.217.142.421.090.06從上表中可以看出，每個(gè)大類(lèi)中方差差異很大，選擇方差差距三倍以上的項(xiàng)目為最終評(píng)價(jià)(pngji)指標(biāo)引入評(píng)價(jià)模型，故紅葡萄酒的釀酒葡萄最終選擇8個(gè)指標(biāo)(zhbio)，表（19）：表（19）紅葡萄酒釀酒葡萄所選最終指標(biāo)類(lèi)別包含指標(biāo)（T）花色苷，褐變度總糖，還原糖乙酸乙酯氨基酸總量果穗質(zhì)量，百粒質(zhì)量白葡萄酒與紅葡萄酒同理，最終也選擇8個(gè)指標(biāo)，表（20）：表（20）白葡萄酒釀酒葡萄所選最終指標(biāo)類(lèi)別包含指標(biāo)（T）褐變度總糖，還原糖，固酸比乙酸乙酯氨基酸總量果穗質(zhì)量，百

25、粒質(zhì)量 .對(duì)篩選指標(biāo)的合理解釋通過(guò)查閱文獻(xiàn)可知，雖然紅酒內(nèi)物質(zhì)含量眾多，但最終決定葡萄酒屬性的物質(zhì)卻僅是少部分。紅葡萄酒方面，類(lèi)中，花色苷為紅葡萄酒中重要色素，而褐變度表征紅葡萄酒的紅潤(rùn)程度，二者最能代表酒品的顏色屬性；在類(lèi)中可以看出，總糖、還原糖方差較其他因素較大，說(shuō)明在葡萄酒的評(píng)價(jià)中甜味感是最終影響口感的重要因素；在香味方面，文獻(xiàn)顯示在酒類(lèi)發(fā)酵加工過(guò)程中，乙醇和乙酸化合生成的乙酸乙酯是酒內(nèi)部最重要的芳香化物，也是決定香氣物質(zhì)；葡萄物理性狀中的果穗質(zhì)量和百粒質(zhì)量是評(píng)價(jià)葡萄好壞的重要指標(biāo)。白葡萄酒和紅葡萄酒相似，但仍略有(l yu)差異。在顏色類(lèi)別中，因?yàn)?yn wi)白葡萄酒本身是無(wú)色透明，

26、花色苷含量以及變化都顯然要比紅葡萄酒差異性小，所以不考慮花色苷因素；而在方面(fngmin)，白葡萄酒的口感更講究各種口味的平衡適中，因此增加固酸比一項(xiàng)?？傮w而言，通過(guò)最小均方差法篩選的指標(biāo)具有很高的合理性，可以較好反映釀酒葡萄的各項(xiàng)屬性，符合客觀實(shí)際。5.2.2 .建立釀酒葡萄分級(jí)綜合評(píng)價(jià)模型在確定紅（白）葡萄酒分級(jí)的指標(biāo)后，仍需建立葡萄酒分級(jí)的評(píng)價(jià)模型，綜合釀酒葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒質(zhì)量這兩方面因素，確定各款紅（白）葡萄酒的等級(jí)。 .基于主成分分析法確定釀酒葡萄指標(biāo)的權(quán)重上文中已介紹篩選部分釀酒葡萄的理化指標(biāo)引入評(píng)價(jià)模型，但仍不明確各指標(biāo)在模型中所占的地位，故需要明確已篩選得到的指標(biāo)間的權(quán)

27、重關(guān)系。主成分分析法是利用降維的思想，大量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)。本題中，可對(duì)已選擇抽提為數(shù)目較少且相互獨(dú)立的若干變量，每個(gè)變量對(duì)于整體的影響程度用該變量的貢獻(xiàn)率進(jìn)行刻畫(huà)。變量數(shù)目的選取上要求這些變量的累計(jì)貢獻(xiàn)率之和大于85%，即式（6）： （6）而指標(biāo)l()對(duì)變量i（）的影響程度則記為該指標(biāo)對(duì)該變量的載荷，通過(guò)指標(biāo)在每個(gè)變量的載荷和每個(gè)變量貢獻(xiàn)率即可得到指標(biāo)l的權(quán)重，即式（7）： （7）運(yùn)行SPSS 18.0軟件對(duì)已選的指標(biāo)（仍以紅葡萄為例，白葡萄同理）進(jìn)行主成分分析（結(jié)果詳見(jiàn)附錄），整理各主成分的貢獻(xiàn)率如表（21）。表（21）主成分貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)主成分（）貢獻(xiàn)率（）累計(jì)貢獻(xiàn)率（）第一主

28、成分（）32.99132.991第二主成分（）19.78252.773第三主成分（）14.66367.436第四主成分（）11.49978.935第五主成分（）7.68486.619第六主成分（）5.80592.424第七主成分（）4.75097.174第八主成分（）2.826100.000當(dāng)累計(jì)(li j)貢獻(xiàn)率大于85%時(shí)，選擇前5個(gè)主成分(chng fn)進(jìn)行分析。因此，紅葡萄各指標(biāo)對(duì)各主成分(chng fn)的的載荷如下表（22）：表（22）各類(lèi)別所包含的指標(biāo)第一主成分（）第二主成分（）第三主成分（）第四主成分（）第五主成分（）總糖0.730-0.4300.2500.0490.081還

29、原性糖0.610-0.4800.259-0.2180.102氨基酸總量0.650-0.397-0.0560.3690.379果穗總量-0.689-0.0160.6220.0950.178百粒質(zhì)量-0.722-0.2690.444-0.2240.133褐變度0.3500.829-0.019-0.2060.109花色苷0.4120.6990.217-0.1930.410乙酸乙酯-0.6480.106-0.3250.3990.405將表（21）（22）中的數(shù)據(jù)代入式（7），得到各指標(biāo)的相互權(quán)重如下，表（23）：表（23）紅葡萄各指標(biāo)的相互權(quán)重指標(biāo)總糖還原性糖氨基酸總量果穗總量百粒質(zhì)量褐變度花色苷乙酸

30、乙酯權(quán)重（r）10.35%6.43%31.23%12.00%1.78%12.82%15.51%9.86%同理，白葡萄的相互權(quán)重為表（24）：表（24）白葡萄各指標(biāo)的相互權(quán)重指標(biāo)總糖還原性糖氨基酸總量果穗總量百粒質(zhì)量固酸比褐變度乙酸乙酯權(quán)重（w）12.56%7.83%12.28%7.07%14.91%19.11%16.12%10.08% .基于現(xiàn)行加權(quán)法構(gòu)建葡萄評(píng)分模型上文已解決釀酒葡萄理化指標(biāo)間的權(quán)重問(wèn)題，綜合理化指標(biāo)和權(quán)重二者，可得到某款葡萄酒理化指標(biāo)得分，式（8）： （8）進(jìn)一步整理，即得到紅（白）葡萄酒分評(píng)價(jià)模型如下：紅葡萄酒： . （模型(mxng)一）白葡萄酒： . （模型(mxng

31、)一）將相關(guān)數(shù)據(jù)(shj)分別代入模型一中，得到每種紅（白）釀酒葡萄的分級(jí)得分如下，表（25）（26）：表（25）各種紅葡萄理化指標(biāo)得分紅葡萄理化指標(biāo)評(píng)分酒樣品129.1酒樣品231.4酒樣品343.7酒樣品424.7酒樣品529.3酒樣品626.1酒樣品2736.9表（26）各種白葡萄理化指標(biāo)得分白葡萄理化指標(biāo)評(píng)分酒樣品142.6酒樣品229.8酒樣品354.9酒樣品417.4酒樣品525.3酒樣品627.6酒樣品2718.95.2.3 . 基于聚類(lèi)分析劃分釀酒葡萄等級(jí)由于釀酒葡萄的等級(jí)高低最終將影響到葡萄酒的優(yōu)劣，因此在得到釀酒葡萄分級(jí)得分后，可以根據(jù)葡萄酒質(zhì)量分級(jí)確定釀酒葡萄的等級(jí)。目前

32、，我國(guó)并未正式出臺(tái)關(guān)于葡萄酒分級(jí)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，而全世界公認(rèn)葡萄酒分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)主要以法國(guó)為代表的“舊世界”模式和以美國(guó)為代表的“新世界”模式。但無(wú)論何種模式，都大致將酒品分為“特優(yōu)級(jí)”、“優(yōu)質(zhì)級(jí)”和“佐餐級(jí)”三個(gè)級(jí)別。鑒于此，本文也將給出的紅（白）葡萄酒劃為“優(yōu)等、良等、中等”三等。運(yùn)行(ynxng)SPSS 18.0軟件“快速(kui s)聚類(lèi)”命令，對(duì)紅（白）葡萄酒質(zhì)量分別進(jìn)行聚類(lèi)分析，劃分類(lèi)別為三類(lèi)，具體分類(lèi)情況如下(rxi)（結(jié)果詳見(jiàn)附錄），表（27）（28）：表（27）紅葡萄酒等級(jí)評(píng)定等級(jí)葡萄酒樣品編號(hào)優(yōu)等（1類(lèi)）2號(hào)、3號(hào)、5號(hào)、9號(hào)、17號(hào)、23號(hào)良等（2類(lèi)）4號(hào)、13號(hào)、14號(hào)、16號(hào)

33、、19號(hào)、20號(hào)、21號(hào)、22號(hào)、24號(hào)、25號(hào)、26號(hào)、27號(hào)中等（3類(lèi)）1號(hào)、6號(hào)、7號(hào)、8號(hào)、10號(hào)、11號(hào)、12號(hào)、15號(hào)、18號(hào)表（28）白葡萄酒等級(jí)評(píng)定等級(jí)葡萄酒樣品編號(hào)優(yōu)等（1類(lèi)）5號(hào)、9號(hào)、10號(hào)、17號(hào)、21號(hào)良等（2類(lèi)）1號(hào)、4號(hào)、6號(hào)、7號(hào)、8號(hào)、15號(hào)、18號(hào)、19號(hào)、20號(hào)、22號(hào)、23號(hào)、25號(hào)、28號(hào)中等（3類(lèi)）2號(hào)、3號(hào)、11號(hào)、12號(hào)、13號(hào)、14號(hào)、16號(hào)、24號(hào)、26號(hào)同理根據(jù)釀酒葡萄理化指標(biāo)，運(yùn)行SPSS 18.0軟件“快速聚類(lèi)”命令，對(duì)紅（白）釀酒葡萄進(jìn)行聚類(lèi)，同樣也分為三等如下，表（29）（30）：表（29）紅釀酒葡萄等級(jí)評(píng)定等級(jí)葡萄酒樣品編號(hào)優(yōu)等（

34、1類(lèi)）2號(hào)、3號(hào)、5號(hào)、9號(hào)、23號(hào)良等（2類(lèi)）4號(hào)、13號(hào)、14號(hào)、15號(hào)、16號(hào)、17號(hào)、18號(hào)、19號(hào)、20號(hào)、21號(hào)、22號(hào)、24號(hào)、25號(hào)中等（3類(lèi)）1號(hào)、6號(hào)、7號(hào)、8號(hào)、10號(hào)、11號(hào)、12號(hào)、26號(hào)、27號(hào)表（30）白釀酒葡萄等級(jí)評(píng)定等級(jí)葡萄酒樣品編號(hào)優(yōu)等（1類(lèi)）4號(hào)、5號(hào)、8號(hào)、9號(hào)、10號(hào)、17號(hào)良等（2類(lèi)）1號(hào)、6號(hào)、7號(hào)、18號(hào)、19號(hào)、20號(hào)、21號(hào)、22號(hào)、23號(hào)、24號(hào)、25號(hào)、27號(hào)、28號(hào)中等（3類(lèi)）2號(hào)、3號(hào)、11號(hào)、12號(hào)、13號(hào)、14號(hào)、15號(hào)、16號(hào)、26號(hào)分別比較表（27）和表（29）、表（28）和表（30）的符合度b，即分類(lèi)相同的樣品數(shù)(n)與樣品

35、總數(shù)(N)，式（9）： （9）帶入數(shù)據(jù)后可得結(jié)果如下，式（10）（11）：紅釀酒(nin ji)葡萄和紅葡萄酒：. （10）白釀酒(nin ji)葡萄和白葡萄酒： .（11）根據(jù)符合度來(lái)看，兩種分類(lèi)(fn li)分級(jí)均有相似的結(jié)果的，說(shuō)明本模型對(duì)釀酒葡萄的分級(jí)效果良好。5.3.1 問(wèn)題三通常情況下，為了研究?jī)山M變量的相關(guān)關(guān)系，我們可以分別計(jì)算兩組變量之間的全部共個(gè)相關(guān)系數(shù)，已達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算的目的。5.3.1 相關(guān)指標(biāo)的篩選根據(jù)釀酒葡萄對(duì)質(zhì)量的影響程度，運(yùn)行SPSS 18.0軟件計(jì)算它們內(nèi)部的相關(guān)系數(shù)，并對(duì)相關(guān)性和一致性很大的指標(biāo)進(jìn)行取舍。對(duì)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算之后，相關(guān)性系數(shù)大于0.8的指標(biāo)予以合并（具

36、體指標(biāo)的相關(guān)性系數(shù)見(jiàn)附錄），下表為相關(guān)性系數(shù)大于0.8的具體指標(biāo)，表（31）（32）：表（31）紅葡萄酒相關(guān)性系數(shù)較大（需合并）的指標(biāo)葡萄DPPH自由基，總酚，總黃酮總糖，可溶性固形，干物質(zhì)含量色譜分析儀參數(shù)a、b、c葡萄酒單寧，總酚，總黃酮，DPPH自由基色譜分析儀參數(shù)a、c表（32）白葡萄酒相關(guān)性系數(shù)較大（需合并）的指標(biāo)葡萄總酚，總黃酮，總糖，可溶性固形，干物質(zhì)含量可滴定酸，固酸比色譜分析儀參數(shù)l、b、c葡萄酒單寧，總酚，色譜分析儀參數(shù)l、b、c進(jìn)過(guò)指標(biāo)的合并后，最終確定刻畫(huà)紅葡萄和紅葡萄酒的指標(biāo)如下：紅葡萄氨基酸總量，蛋白質(zhì)，Vc含量(hnling)，花色(hus)苷，總酸，多酚氧化酶，

37、褐變度，總酚，單寧，白藜蘆醇，黃酮醇，總糖，還原糖，pH值，可滴定酸，固酸比，果穗質(zhì)量(zhling)，百粒質(zhì)量，果梗比，出汁率，果皮質(zhì)量，色譜分析儀參數(shù)l、a、h，共24項(xiàng)。紅葡萄酒花色苷，總酚，白藜蘆醇，色譜分析儀參數(shù)l、a、b、h，共7項(xiàng)。同理，對(duì)白葡萄酒和白葡萄而言，也可以確定其指標(biāo)如下：白葡萄氨基酸總量，蛋白質(zhì)，Vc含量，花色苷，總酸，多酚氧化酶，褐變度，DPPH自由基，總酚，單寧，白藜蘆醇，黃酮醇，總糖，還原糖，pH值，固酸比，果穗質(zhì)量，百粒質(zhì)量，果梗比，出汁率，果皮質(zhì)量，色譜分析儀參數(shù)a、b、h，共24項(xiàng)。白葡萄酒總酚，總黃酮，白藜蘆醇，DPPH自由基，色譜分析儀參數(shù)a、b、h，

38、共7項(xiàng)。5.3.2 .對(duì)指標(biāo)進(jìn)行典型相關(guān)性分析典型相關(guān)分析就是利用綜合 HYPERLINK /view/296689.htm 變量對(duì)之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)反映兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性的 HYPERLINK /view/3821809.htm 多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它的基本原理是：為了從總體上把握兩組指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，分別在兩組變量中提取有代表性的兩個(gè)綜合變量（分別為兩個(gè)變量組中各變量的 HYPERLINK /view/476001.htm 線性組合），利用這兩個(gè)綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)反映兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性。其基本思想與主成分分析相類(lèi)似，但由于其合并了相關(guān)性較高的指標(biāo)，故而叫主成分分析有更好的效

39、果。運(yùn)行SPSS 18.0軟件，對(duì)已篩選的指標(biāo)(以紅葡萄酒為例，白葡萄酒同理)進(jìn)行典型相關(guān)性分析（結(jié)果詳見(jiàn)附錄），并得到表（33）：表（33）典型變量相關(guān)性和顯著性分析組數(shù)典型相關(guān)系數(shù)P值11.0000.00021.0000.00031.0000.00041.0000.00051.0000.00060.9490.68270.8040.919根據(jù)運(yùn)算結(jié)果共求得五對(duì)典型變量相關(guān)系數(shù)。現(xiàn)列出第一對(duì)紅葡萄酒典型變量和的相關(guān)性系數(shù)，并以此為例（其他四對(duì)系數(shù)見(jiàn)附錄）討論釀酒葡萄理化指標(biāo)和葡萄酒理化指標(biāo)的相關(guān)性，表（34）（35）：（注：負(fù)數(shù)代表負(fù)相關(guān)）表（34）第一對(duì)釀酒葡萄的典型相關(guān)理化指標(biāo)和典型相關(guān)性

40、系數(shù)氨酸總量蛋白質(zhì)花色苷總酸酚氧化酶0.091-0.418-0.3151.706-0.487表（35）第一對(duì)葡萄(p to)葡萄酒的典型相關(guān)理化指標(biāo)和典型相關(guān)性系數(shù)花色苷單寧總酚白藜蘆醇-2.0040.750.0060.15.3.3 結(jié)果(ji gu)分析本文選取的5組典型(dinxng)變量的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了1，表明他們的相關(guān)性很高。首先，根據(jù)釀酒葡萄理化指標(biāo)的第一典型相關(guān)變量與花色苷呈現(xiàn)高度的正相關(guān)，而與可滴定酸呈現(xiàn)一定的負(fù)相關(guān)，葡萄酒的理化指標(biāo)第一典型相關(guān)變量與花色苷，b、l呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)，而第一對(duì)典型變量的相關(guān)性很高，說(shuō)明，葡萄酒內(nèi)含有的花色苷，b、l與釀酒葡萄的可滴定酸含量呈正相關(guān)

41、，而與花色苷呈負(fù)相關(guān)。其次，從第二對(duì)典型變量可以看出葡萄酒的花色苷與b、h與釀酒葡萄中的糖類(lèi)物質(zhì)，單寧呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，和果皮質(zhì)量呈現(xiàn)正相關(guān)，那么糖類(lèi)越少，單寧越少，花色苷，b、h就越少，顏色就越偏于藍(lán)色。再次，從第三對(duì)典型變量可以看出，h、l與釀酒葡萄的黃酮醇有關(guān)，表明葡萄酒的色澤會(huì)受到葡萄中的黃酮醇的影響。然后，第四對(duì)典型變量預(yù)示著葡萄酒的單寧，總酚,，總黃酮等與釀酒葡萄可滴定酸和葡萄色澤的關(guān)系，葡萄的可滴定酸含量越高，色澤越鮮明，釀造的葡萄酒的單寧，總酚,總黃酮含量也會(huì)越高。最后，從第五對(duì)典型變量的高度相關(guān)性也一定程度上反應(yīng)了葡萄酒的色澤與釀酒葡萄中氨基酸總量，褐變度，黃酮醇的關(guān)系，與前兩者呈

42、現(xiàn)正相關(guān)，后者呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。白葡萄酒可進(jìn)行同理分析，在此不做贅述。5.4.1 問(wèn)題四通過(guò)查閱查閱文獻(xiàn)可以了解到，葡萄酒的質(zhì)量高是受葡萄酒及釀酒葡萄自身物質(zhì)基礎(chǔ)影響的，例如葡萄的甘甜口味主要因?yàn)榫蛢?nèi)含有還原糖和總糖，而酸澀口味主要決定于單寧和各種酸的平衡性等。在上文中已經(jīng)討論證明釀酒葡萄的理化性質(zhì)與葡萄酒的質(zhì)量存在相關(guān)性，故而據(jù)此推斷，可以用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)評(píng)價(jià)葡萄酒質(zhì)量的優(yōu)劣。5.4.1. 最小均方差法篩選葡萄酒理化性質(zhì)指標(biāo)與問(wèn)題二類(lèi)似，由于項(xiàng)目繁多，對(duì)于葡萄酒的理化指標(biāo)和芳香物質(zhì)也要進(jìn)行部分遴選，在此仍然選用最小均方差法對(duì)葡萄酒理化指標(biāo)和芳香化物進(jìn)行篩選。運(yùn)行SPSS 18.0軟件中

43、“求解方差”命令，計(jì)算葡萄酒理化指標(biāo)和芳香物質(zhì)方差如下：表（36）紅葡萄酒理化指標(biāo)方差情況指標(biāo)花色苷單寧總酚 黃酮醇白藜蘆醇DPPH半抑制體積色譜儀參數(shù)l色譜儀參數(shù)a色譜儀參數(shù)b方差529168.436.378.918.370.01456.62176.0657.721表（37）紅葡萄酒芳香化物方差(fn ch)情況指標(biāo)辛酸乙酯甘油己酸乙酯乙醇乙酸乙酯方差1024.26484.80213.12206.4127.41表（38）白葡萄酒理化指標(biāo)方差(fn ch)情況指標(biāo)單寧總酚 黃酮醇白藜蘆醇DPPH半抑制體積色譜儀參數(shù)l色譜儀參數(shù)a色譜儀參數(shù)b方差0.510.22.720.090.0050.100.041.39表（39）白葡萄酒芳香化物方差(fn ch)情況指標(biāo)辛酸乙酯癸酸乙酯己酸乙酯乙醇丁酸方差6732.101100.23909.38725.44235.35根據(jù)上表，選擇各指標(biāo)中方差最大者，作為最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即表（37）：表（40）葡萄酒理化性質(zhì)終選指標(biāo)最終選擇指標(biāo)紅葡萄酒花色苷、色譜儀參數(shù)l、辛酸乙酯白葡萄酒黃酮醇、色譜儀參數(shù)a、辛酸乙酯加上問(wèn)題二所選擇釀酒葡萄的8個(gè)指標(biāo)，共選擇11個(gè)指標(biāo)5.4.2 .建立線性回歸評(píng)價(jià)模型紅葡萄酒質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)如下，表（41）（42）