李麗

摘 要 釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)均較多，屬于多變量與多變量之間的分析。先采用因子分析法將30個變量降為6個變量，然后用典型相關(guān)分析法得出釀酒葡萄的理化指標(biāo)對葡萄酒相關(guān)理化指標(biāo)的影響。

關(guān)鍵詞 釀酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相關(guān)分析

中圖分類號：S663.1；O242.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-890X（2014）11--3

釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。根據(jù)某一年份這些葡萄酒和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。由于釀酒葡萄中的成分構(gòu)成種類過多，葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)目也較多，且都是需要研究的影響因素。釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，采用了因子分析法和典型相關(guān)分析法。

1 因子分析模型

由于釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)中因子變量過多，其中部分因子變量對研究結(jié)果沒有影響或者影響甚小，因此采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

主成分分析法是一種從數(shù)據(jù)對象中提取主要信息，而忽略相對次要信息的多元統(tǒng)計分析方法。在實際應(yīng)用中主要用來對數(shù)據(jù)集的屬性進(jìn)行約簡和降維。

利用SAS軟件，用Factor過程實現(xiàn)因子分析，就可找出釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系[1]。

3 結(jié)語

采用因子分析法，用較少的相互獨立因子變量來替代原有變量的大部分信息，減少了研究變量的數(shù)目。采用典型相關(guān)分析，能夠快速分析出多個因素對多個因素之間的聯(lián)系。使用統(tǒng)計軟件SAS運行出來的結(jié)果，可信度較高。研究問題時采用大樣本空間，減少隨機(jī)巧合，計算準(zhǔn)確度提高。但也有不足之處：對于理化指標(biāo)的研究，只考慮了一級指標(biāo)，忽略了二級指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃本春.統(tǒng)計學(xué)實驗教程[M].北京：中國經(jīng)濟(jì)出版社，2010.

[2]王芳，陳勝可，馮國生.SAS統(tǒng)計與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

（責(zé)任編輯：趙中正）endprint

摘 要 釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)均較多，屬于多變量與多變量之間的分析。先采用因子分析法將30個變量降為6個變量，然后用典型相關(guān)分析法得出釀酒葡萄的理化指標(biāo)對葡萄酒相關(guān)理化指標(biāo)的影響。

關(guān)鍵詞 釀酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相關(guān)分析

中圖分類號：S663.1；O242.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-890X（2014）11--3

釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。根據(jù)某一年份這些葡萄酒和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。由于釀酒葡萄中的成分構(gòu)成種類過多，葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)目也較多，且都是需要研究的影響因素。釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，采用了因子分析法和典型相關(guān)分析法。

1 因子分析模型

由于釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)中因子變量過多，其中部分因子變量對研究結(jié)果沒有影響或者影響甚小，因此采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

主成分分析法是一種從數(shù)據(jù)對象中提取主要信息，而忽略相對次要信息的多元統(tǒng)計分析方法。在實際應(yīng)用中主要用來對數(shù)據(jù)集的屬性進(jìn)行約簡和降維。

利用SAS軟件，用Factor過程實現(xiàn)因子分析，就可找出釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系[1]。

3 結(jié)語

采用因子分析法，用較少的相互獨立因子變量來替代原有變量的大部分信息，減少了研究變量的數(shù)目。采用典型相關(guān)分析，能夠快速分析出多個因素對多個因素之間的聯(lián)系。使用統(tǒng)計軟件SAS運行出來的結(jié)果，可信度較高。研究問題時采用大樣本空間，減少隨機(jī)巧合，計算準(zhǔn)確度提高。但也有不足之處：對于理化指標(biāo)的研究，只考慮了一級指標(biāo)，忽略了二級指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃本春.統(tǒng)計學(xué)實驗教程[M].北京：中國經(jīng)濟(jì)出版社，2010.

[2]王芳，陳勝可，馮國生.SAS統(tǒng)計與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

（責(zé)任編輯：趙中正）endprint

摘 要 釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)均較多，屬于多變量與多變量之間的分析。先采用因子分析法將30個變量降為6個變量，然后用典型相關(guān)分析法得出釀酒葡萄的理化指標(biāo)對葡萄酒相關(guān)理化指標(biāo)的影響。

關(guān)鍵詞 釀酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相關(guān)分析

中圖分類號：S663.1；O242.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-890X（2014）11--3

釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。根據(jù)某一年份這些葡萄酒和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。由于釀酒葡萄中的成分構(gòu)成種類過多，葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)目也較多，且都是需要研究的影響因素。釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，采用了因子分析法和典型相關(guān)分析法。

1 因子分析模型

由于釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)中因子變量過多，其中部分因子變量對研究結(jié)果沒有影響或者影響甚小，因此采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

主成分分析法是一種從數(shù)據(jù)對象中提取主要信息，而忽略相對次要信息的多元統(tǒng)計分析方法。在實際應(yīng)用中主要用來對數(shù)據(jù)集的屬性進(jìn)行約簡和降維。

利用SAS軟件，用Factor過程實現(xiàn)因子分析，就可找出釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系[1]。

3 結(jié)語

采用因子分析法，用較少的相互獨立因子變量來替代原有變量的大部分信息，減少了研究變量的數(shù)目。采用典型相關(guān)分析，能夠快速分析出多個因素對多個因素之間的聯(lián)系。使用統(tǒng)計軟件SAS運行出來的結(jié)果，可信度較高。研究問題時采用大樣本空間，減少隨機(jī)巧合，計算準(zhǔn)確度提高。但也有不足之處：對于理化指標(biāo)的研究，只考慮了一級指標(biāo)，忽略了二級指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃本春.統(tǒng)計學(xué)實驗教程[M].北京：中國經(jīng)濟(jì)出版社，2010.

[2]王芳，陳勝可，馮國生.SAS統(tǒng)計與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

（責(zé)任編輯：趙中正）endprint