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多元统计分析在葡萄酒品质评鉴中的应用
摘要:通过对两组专业品酒师(共计20名)对27种不同红葡萄酒的品评结果进行方差分析,确定其中第二组的品评结果更可信。然后对27个样品中16个指标进行主成分分析,确定影响红葡萄酒品质的13个主要理化指标,最后建立了品酒师品评得分与13个主要指标的二次回归方程。经过检验, 8, 6 ,P= 1。结果表明,回归效果显著,能够用回归方程对红葡萄酒的品质进行评定。
关键词:方差分析;主成分分析;回归分析;红葡萄酒
中图分类号:O213文献标识码:A文章编号:0439-8114(2014)08-1867-03

Application of Multivariate Statistical Analysis in Assessing Red Wine Qualities

JI De-gang,CHEN Ya-ting,CHEN Jun-ying
(School of Science, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, Hebei, China)

Abstract: 27 different red wine samples were evaluated by two groups of professional tasters (total of 20). The anova results showed that the second group was more credible. 13 main physicochemical indexes were defined as main factors affecting red wine qualities by ponents analysis of 16 indexes. A regression equation of the scores given by tasters was established. The test results showed that the equation had significant regression effects with squared correlation coefficient of 8, F-test of 6 and P value of 1.
Key words: anova; ponent analysis; regression analysis; red wine
随着经济的快速发展,人们生活质量的提高,红酒不再是少数人的奢侈品,它已经作为普通的消费品走进千家万户的餐桌。
随着红酒的普及,红酒的品质越来越引起大众的关注。那如何来鉴定葡萄酒的品质呢,一般情况下葡萄酒的品评都是借鉴美国著名的葡萄酒评论家罗伯特?帕克的100分制评分体系[1],聘请专业的品酒师来完成,这里完全凭借品酒师的经验,具有很强的主观性,而且对于一般人很难做到。本研究试图通过多元统计分析[2-4],给出葡萄酒品评的量化方法。一方面,可以为葡萄酒的生产及相关企业提供品评葡萄酒的可靠、稳定的量化评价方法;另一方面,为消费者在选择葡萄酒时提供简单易行的方法。
1数据来源
本研究中的数据均来自2012年全国大学生数学建模大赛A题的附件,其中包含两组评酒员(其中每组10人)分别从外观分析、香气分析、口感分析、平衡/整体评价4个方面10个子指标对27个样本的评分结果,以及27个样本葡萄酒中16个理化指标[5,6],包括花色苷、单宁、总酚、酒总黄***、白藜芦醇、反式白藜芦醇苷、顺式白藜芦醇苷、反式白藜芦醇、顺式白藜芦醇、DPPH半抑制体积、L*(D65)、a*(D65)、b*(D65)、H(D65)、C(D65)、C(D65)等的测量数据。
为了方便地描述问题,引进以下符号:
1)xij为第i个红葡萄酒样本的第j个指标的数值(i=1,2,…,27;j=1,2,…,16)。
2)Xj,j=1,2,…,16分别表示葡萄酒中花色苷、单宁、总酚、酒总黄***、白藜芦醇、反式白藜芦醇苷、顺式白藜芦醇苷、反式白藜芦醇、顺式白藜芦醇、DPPH半抑制体积、L*(D65)、a*(D65)、b*(D65)、H(D65)、C(D65)、C(D65)的含量。
2两组评酒员评价结果的可靠性分析
为了评价两组评酒员评价结果的可靠性,采用方差分析的办法,即分别计算每组评酒员对每个样品打分的均值和方差。如果每个评酒员在对样品作出评价时是客观公正的,那么每个人的评价结果与均值的偏离程度应该不大,也就是方差应该很小;