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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 |
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2012年国赛优秀论文A285 4 O6 s* f0 i$ q3 O( G
9 _9 q' O1 k' F7 J
6 u) l1 [. _. n% _7 B$ D' Q2 |: Q; {本文运用多种相关分析、综合评价和线性回归等方法解决了葡萄酒质量的评价问题。# v3 a' X4 [2 j
对于问题一,首先通过单样本 K-S 检验等方法确定了各葡萄酒样本评分数据的概率/ W( S, |' ?3 y' j: B; D0 a! j
分布,从而确定了显著性差异模型的建立,接着考虑两组评分数据的配对关系约束,引7 ^0 s! b, n( Q! U9 q6 z
入 Wilcoxon 符号秩检验法来进行显著性差异的假设检验。结果显示对于红、白葡萄酒,
+ T4 V3 |8 X: T5 K两个品酒组的评价结果均存在显著性差异。最后利用秩相关分析,引入肯德尔和谐系数
4 |2 Q3 i5 H" a Q+ s& n9 ?$ R3 H( b% ]$ o法评定评酒组的评分信度,评价结果显示对于红葡萄酒,第一组品酒员的品尝得分更为2 A/ |2 Q% X0 O$ `: z
可信,而对于白葡萄酒则是第二组品酒员在可信度方面占优。
9 U' c; m5 R7 Y" y B; a- i问题二,运用主成分分析法进行指标遴选,构建酿酒葡萄质量的综合评价指标体系,6 A" \) M& s1 f
并利用该指标体系建立基于综合评价的酿酒葡萄分级模型,对酿酒葡萄进行分级。结果
9 L9 A4 S+ G0 Y2 G* |发现样本葡萄大多集中在二、三级,红葡萄样本中样本 23 质量最优,为特级葡萄;样
0 L3 ~0 c2 b; ~8 e F4 i8 z本 12 质量相对欠缺,属六级葡萄。+ H3 b9 N! u8 z1 Y$ v$ U3 ]' B8 d$ C
问题三中,采用研究两组变量之间相关关系的多元统计方法——典型相关分析,识
0 {* ^! p p) k/ j. n( _别并量化两组变量——酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标——之间的关系。分析结果如下:
; M' |+ s) V* y0 [# G第一,增大酿酒葡萄果皮的含量对葡萄酒中 DPPH 半抑制体积含量的增加有重要影响;
7 n) G( m, I4 w# `第二,酿酒葡萄中的苹果酸不仅能促发酵,还能给对红葡萄酒起主要呈色作用的花色苷* L+ H$ s" |# `7 v, D9 x5 z
和对花色苷起中等辅色作用的单宁物质起保护作用,使得红葡萄酒呈色亮丽;第三,在8 g7 ?- ^$ z3 b: X: \0 T
葡萄总黄酮消除自由基的抗氧化作用和总酚保护清除自由基的共同作用下,酿酒葡萄中. s) q* E7 n: E. s
的 DPPH 自由基转化为葡萄酒中的 DPPH 半抑制体积。9 J8 u5 O& E; n( D& b1 o1 k6 w
对于问题四,首先在问题三分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标间联系的基础上,在
: S7 a6 t# P" ?' D; V3 @) o3 Z/ `保留葡萄酒指标的前提下,剔除酿酒葡萄指标中某些认为可以被用于表示对应葡萄酒指
) b; C. ]: D2 u7 x& T标的部分。接着,利用筛选后的指标建立多元线性回归模型,探究酿酒葡萄和葡萄酒的
& C9 ]- X3 t: W [# |理化指标对葡萄酒质量的影响。经检验样本组的线性回归模型评价值与评分值的显著性& F& {5 u5 r" @
差异检验,用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量是可行的。
6 @$ w: V( x# O本文综合秩相关分析评价、基于层次分析法的综合评价、典型相关分析、多元线性7 i: ]) o! @; T
回归等模型,结合 MATLAB、SPSS、SAS 和 EXCEL 等软件,对葡萄酒质量的评价问
4 K2 q! g4 S/ E) F题进行了多角度的分析,并给出了利用理化指标评价葡萄酒质量的模型。在文章的最后+ y" c) A8 X6 j* L C
对模型的适用范围做出了推广,在实际应用中有较大的参考价值。; k9 S" Y( T7 U. t
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