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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
0 G& _2 F) x3 r/ t2012年国赛优秀论文 论文A335
. g; J& d- |, C- q0 E, j8 N
( m5 R4 I0 X+ C% e0 k! U; P9 l2 R" F
本文针对葡萄酒的质量分析与评价问题,以置信区间、优势矩阵、逐步回归分
5 _6 P$ v. P- E4 g析等方法和方差分析理论为基础,首先分析了两组评酒员评价结果,并确定可信的- }% X3 N* V; `/ ?4 y7 v0 x- E& X% a
评价组别;然后建立基于优势矩阵的等级划分模型,对两组葡萄样本进行了等级划+ i b3 _8 B; T) w; h o6 a9 N* ^& h
分;再利用关联度分析和逐步回归分析两种方法分析了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指1 F7 [# M" H0 X# J# t: O4 a. C
标之间的联系;最后对逐步回归分析法作多级嵌套改进,对葡萄和葡萄酒的理化指4 }/ u, D( M- `5 C9 P# z
标能否评价葡萄酒质量的命题进行了论证。: d2 a* w" U) c( V& ]4 }
针对问题一,考虑到评酒员之间可能存在主观因素导致的对酒样的评价差异悬9 i2 l7 H" t' E& ~9 b9 B2 W( ?
殊,分别构造了以评酒员和酒样为组别的方差数据序列,通过进行双向显著性检验
) Z2 d5 H. o1 G. }+ g$ ?: y2 u) B. [得到原始数据下评酒员间主观因素导致的差异极显著。然后分别引入标准化处理和
0 A- k$ ~: e0 v+ b, ~% |) K) Q( s8 |置信区间法对数据进行处理,得到基于置信区间法的检验结果更优,再使用置信区
' v2 J0 c# x5 C( q" ]. z3 m( W间法处理的数据进行了方差分析,通过比较 统计量得到针对红葡萄酒和白葡萄酒,
$ ]* i% \" P; L, C分别为第一组和第二组的评价结果更可信的结论。' s/ H& `3 h Z) D7 ^/ \ e/ M
针对问题二,基于对葡萄品质的分析,以外观等四项品质类型结合酿造葡萄酒
" b' E8 [8 i( S9 M# h的质量构建了合理的葡萄等级划分指标体系。然后,通过均值聚类对理化指标进行& k" o, i+ V p9 K* e: N
了类别划分;再通过引入优势因子建立了优势因子矩阵,基于数值差异性对指标进
, v( V& b( L& v2 |$ ^7 f行了清晰的等级划分。最后综合各项优势值与葡萄酒质量的优势值进行加权求和,
' |( a- X* O e5 A0 ^3 Z以区间方式得到葡萄的划分等级,得到了红色类型葡萄的等级划分较为合理,白色, L6 ^2 o2 ^3 ~0 E* b7 }- ?' a2 F/ X
类型葡萄的等级划分区分度较低的结论。
+ X G( v3 _0 C) G+ Y针对问题三,基于酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标数据,首先构造了相关系数矩
/ O5 F Y! h1 g0 n% U阵对双方的理化指标进行了关联性分析,并选取了关联性高的指标对进行了假设性
5 C+ Q& F( U3 ?1 Z! H1 m探究;然后考虑了葡萄的多个理化指标对葡萄酒理化指标的综合影响,运用了逐步
% O% B! ]+ S) z. B2 p0 y& V" j, ~回归分析,得到相应的回归方程,并选取了其中检验量高的指标组合进行了假设性3 V7 y9 A0 C( O: x2 N0 z
影响分析。
8 g% h/ x3 V* f1 v8 S针对问题四,首先将葡萄酒的质量评价划分为外观、香气和口感三种类型的评7 a& m3 Y8 v/ K2 |2 _1 U4 p& e
价,然后分别针对三个方面以酒酿葡萄和葡萄酒的理化指标进行关联系分析;然后5 m) b9 \9 d& {9 A8 ^% A
在逐步回归分析的基础上作多级嵌套改进,分别用第一级和第二级对葡萄酒理化指
6 z/ N5 m' j: `标和葡萄酒质量、酒酿葡萄和葡萄酒理化指标进行了逐步回归分析,最终经过论证
: x' ~% y8 W3 n0 V/ T3 a得到红葡萄酒的香气和口感可以通过葡萄和葡萄酒的理化指标进行评价,并针对无. X; [. o$ c' f$ P+ d8 h
法进行评价的部分进行了论证分析。" H- p5 l$ o8 B+ g2 l6 U9 F
最后,对模型中运用的方法进行了科学性分析,并讨论了模型的优缺点,考虑
* a" b( ?& h( L了实际应用中的改进方向,提出了一些优化策略。 ' W) i( u3 d6 u, K. K- }! Q
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