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        基于葡萄酒評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)分析*

        2013-11-02 00:33:30郭益敏胡雪梅
        關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)

        郭益敏,胡雪梅

        (重慶工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,重慶400067)

        醫(yī)學(xué)研究表明:葡萄的營養(yǎng)很高,而以葡萄為原料的葡萄酒也蘊(yùn)藏了多種氨基酸、礦物質(zhì)和維生素,這些物質(zhì)都是人體必須補(bǔ)充和吸收的營養(yǎng)品.所以,注重葡萄酒的質(zhì)量是很必要的.確定葡萄酒質(zhì)量時(shí)一般是通過聘請(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.主要基于附件1的數(shù)據(jù)對(duì)葡萄酒評(píng)價(jià)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,不僅要確定兩組葡萄酒評(píng)酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果有無顯著性差異[1],還要利用主成分分析法[2]對(duì)紅白葡萄的質(zhì)量進(jìn)行分級(jí).為此,作以下基本假定:

        (1)假設(shè)附件1中的每個(gè)數(shù)據(jù)都服從正態(tài)分布N(μi,σi2);

        (2)抽出的各個(gè)樣本相互獨(dú)立;

        (3)抽出葡萄樣品能代替一種葡萄;

        (4)各位評(píng)酒師打分彼此之間沒有影響.

        1 可信度分析

        根據(jù)已給出的數(shù)據(jù),能夠計(jì)算出葡萄酒品嘗評(píng)分的平均數(shù)和方差,再分別對(duì)紅、白葡萄酒利用t檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性分析.計(jì)算出10位評(píng)酒員對(duì)同一葡萄酒樣品評(píng)分的平均值,如表1.

        由于評(píng)酒員對(duì)紅、白葡萄酒質(zhì)量評(píng)價(jià)的顯著性分析方法是一樣的,所有對(duì)紅、白葡萄酒進(jìn)行顯著性分析.方差未知時(shí),可采用t雙邊檢驗(yàn)法[3].

        假設(shè)檢驗(yàn)問題為:

        表1 葡萄酒樣品評(píng)分的平均值

        根據(jù)一般經(jīng)驗(yàn)[4],顯著性水平 α 最常用的選擇是 α =0.05,因此 t0.975(26)=2.055 5,t0.975(27)=2.051 8,p1=0.117 5,p2=0.022 9.

        由 p1=0.117 5>0.05知,觀測(cè)值不在拒絕域里,接受原假設(shè).而p2=0.022 9<0.05,觀測(cè)值落在拒絕域里,拒絕原假設(shè).因此,評(píng)酒員對(duì)紅葡萄酒的評(píng)價(jià)結(jié)果無顯著性差異,而對(duì)白葡萄酒的評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著性差異.

        基于這個(gè)結(jié)論,只需比較白葡萄酒之間的可信度,計(jì)算得白葡萄酒的偏差平方和β1=629.312 5和β2=271.481 1,可以清楚看到β1>β2,所以評(píng)酒員對(duì)第二組白葡萄酒的質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果更加可信.

        2 主成分分析[5]

        其中l(wèi)ij為相關(guān)系數(shù)的特征向量里的元素,αi為貢獻(xiàn)率,F(xiàn)表示釀酒葡萄的總分.這里假定系數(shù)lij的確定原則如下:

        (1)zi與 zj(i≠j;i,j=1,2,…,m)相互無關(guān);

        (2)z1是x1,x2,…,xp的一切線性組合中方差最大者,z2是與z1不相關(guān)的x1,x2,…,xp的所有線性組合中方差最大者;zm是與 z1,z2,…,zm-1都不相關(guān)的,x1,x2,…,xp的所有線性組合中方差最大者.

        根據(jù)相關(guān)知識(shí)[6]可知,一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85% ~95%的特征值 λ1,λ2,…λm所對(duì)應(yīng)的第1、第2、…、第m(m≤p)個(gè)主成分.求得的特征值和貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率的數(shù)據(jù)如表2。

        這里以85%為界線,從表2可以看出前8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分類及貢獻(xiàn)率已達(dá)到82.70%,故只需取前8個(gè)主成分(如表2中標(biāo)注出的黑體)即可.由此計(jì)算出相應(yīng)的特征向量并帶入式(3).

        應(yīng)用其主成分系數(shù)絕對(duì)值最大的那一個(gè)變量為主成分這一理論[7],對(duì)釀酒紅、白葡萄均提出了其主成分,見表3:

        表2 特征值和貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

        表3 釀酒紅、白葡萄的主成分

        把所得數(shù)據(jù)代入相應(yīng)的式子中,可以得到一個(gè)關(guān)于釀酒紅葡萄的總分排序,再根據(jù)總分排序可把這些葡萄分成四類:

        表4 紅葡萄的分類

        同理,白葡萄的分類方法類似,可得表5:

        表5 白葡萄的分類

        [1]茆詩松,程依明,濮曉龍.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程[M].2版.北京:高等教育出版社,2011

        [2]羅時(shí)超,李曦染.基于主成分分析的農(nóng)村居民消費(fèi)性支出研究[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012,29(11):22-23

        [3]潘鴻,張小宇,吳勇民.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京:人民郵電出版社,2011

        [4]王星.非參數(shù)統(tǒng)計(jì)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009

        [5]周李磊,林孝松,韓賾,等.基于主成分分析的重慶市縣區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,30(1):22-23

        [6]彭暉,王奕淇.消費(fèi)者食品安全行為影響因素的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012(6):122-126

        [7]邵威平,李紅,張五九.主成分分析法及其在啤酒風(fēng)味評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用[J].釀酒科技,2007(11):107-110

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