葡萄酒质量评价的建模分析

该文围绕葡萄酒的质量评价问题进行分析,使用秩和检验和离散系数找到更可信的质量评价结果,采用因子分析综合评判法得到葡萄的分级.建立葡萄和葡萄酒理化指标主成分的逐步回归模型,简化影响葡萄酒质量的指标,通过多元线性回归及误差分析对葡萄酒质量进行评价.最后对该文所建模型做出客观的优缺点分析井提出了一些相应的改进方法.同时指出本文模型可以推广至医药等与多元统计相关的领域.     

葡萄酒的评价

主要利用配对样本T检验对两组评酒员对葡萄酒的评价结果有无显著性差异及可信度问题进行探究,得到两组评酒员的评价结果没有显著性差异,第二组评酒员的评价结果更为可信的结论.然后利用因子分析和典型相关分析对酿酒葡萄及葡萄酒的理化指标进行探究,把红葡萄分为四个等级,得到酿酒葡萄在酿造的过程中醛类大多转化为醇类和酯类,醇类和酯类的量变化不大的结论.     

基于多元线性回归模型的考试成绩评价与预测

为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性, 根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法, 对考试成绩指标进行量化, 建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系, 建立了基于成绩评价的多元线性回归的数学模型, 并得到了回归系数的数值。通过对回归模型以及回归系数进行显著性检验, 证明了模型的合理性。结果表明, 利用该模型对数据进行合理的评价与预测, 并在充分的条件下, 根据学生的期末考试成绩能合理地预测出学生的英语四级考试成绩。     

经济预测中的多元线性回归分析数学模型

通过矩阵形式建立了多元线性回归方程,并对回归方程进行了假设检验分析。为了避免复杂的数学运算,给出了剔除某一因素后回归方程的统一形式。采用矩阵法进行回归分析,不仅可以免除解方程的复杂过程,而且还可以使计算大大简化,便于编制程序利用计算机进行计算。     

基于变量选择的异方差G-Q检验

在线性回归模型的异方差检验中,Goldfeld-Quandt (G-Q)检验是常用的方法,但传统的G-Q检验在一般情况下仅适用于一元回归,有其局限性。本文围绕G-Q检验展开讨论,通过借鉴White检验的思想对多元线性回归中的变量进行筛选,并使用筛选出的变量进行G-Q检验的排序,使其可以应用于多元线性回归模型,通过多种情况下的大量数值模拟与其他改进的G-Q检验以及White检验进行了比较。模拟结果中,本文提出的方法在大多数情况下优于其他几种方法,且在异方差较易识别的情况下的异方差检出率达到90.17%以上,论证了本文方法良好的检验效果,并且用实例验证了其可行性。     

基于糖尿病与民族因素的多元线性回归分析

基于多元线性回归分析的理论,对糖尿病发病人数与民族因素之间的多元线性关系进行探讨,并建立他们之间相关的回归方程.最后,对所得到的回归方程进行显著性检验.     

葡萄酒评价体系的数学模型及求解

本文通过对两组感官结果差异性的分析以及对葡萄与葡萄酒理化指标相关度的分析,建立了基于葡萄和葡萄酒理化指标的葡萄酒质量评价体系.本文通过双因素方差分析,得到感官评价结果的显著差异性.进而通过主成分分析法、系统聚类法、相关系数分析的联合运用得到对酿酒葡萄的分级结果.应用典型相关分析原理进一步研究葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系,对基于理化指标的葡萄酒质量评价体系给出了解析分析结果.     

经济管理中回归分析的应用

回归分析法是经济预测中常用的一种定量分析法.本文主要阐述了多元线性回归在经济管理中应用的基本思路,并结合具体案例分析.     

基于聚类分析法的葡萄酒评价

首先通过配对T检验方法对两组评酒员对葡萄酒的评价质量数进行检验,并且计算方差均值,以选取更为可信的一组评酒员对葡萄酒的评价质量数作为葡萄酒分级的样本数据;其次通过相关分析法对葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标之间的联系进行分析,以选取与葡萄酒显著相关的酿酒葡萄的理化指标作为葡萄酒分级的部分指标;最后利用聚类分析法对葡萄酒分级.利用该方法可对葡萄酒进行有效评价.     

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型

针对葡萄酒质量好坏的评价问题进行综合分析,依据所给条件和数据,综合运用多元统计分析法中的概率论、非参数检验、主成分分析、聚类分析、多元回归的知识,建立了秩和检验、典型相关分析等多个模型,讨论并研究葡萄酒的评价系统、酿酒葡萄的分级、葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系等相关问题.使用SPSS 19.0和MATLAB 7.0软件求解并得出相应结果,综合运用定性与定量分析法对模型进行检验,最后对模型做简要的评价和推广.     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

多元非线性回归分析在葡萄酒质量评价中的应用

分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量之间的相关性.在此基础上,建立了葡萄酒质量与葡萄酒主要理化指标之间多元非线性回归分析模型,通过对模型的解与原始值的比较,验证了多元非线性回归模型评价葡萄酒质量的合理性.     

葡萄酒质量的评价模型

本文是对2012年全国大学生数学建模竞赛A题的解答,建立了葡萄酒质量的评价模型,对葡萄和葡萄酒的理化指标与其质量的关系进行了分析.在问题1中,通过非参数检验方法检验这两组品酒员对酒的打分是否有显著性差异,利用协和系数分析检验两组品酒员对酒的打分的可靠程度.在问题2中,采用了基于SOM网络的等级分类和SPSS的聚类分析对酿酒葡萄进行分类,然后根据每一类葡萄酒得分均值对葡萄进行分级.在问题3中,以葡萄的指标数据为输入层,葡萄酒的指标数据为输出层,建立BP广义回归神经网络模型,得到两者之间的定量关系.在问题4中,首先采用灰关联模型,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标和葡萄酒质量的关联度,然后建立支持向量机的回归拟合模型,得到葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的定量关系.     

基于葡萄酒评价的统计分析

利用t检验对两组葡萄酒评酒员的评价结果有无显著性差异进行可信度分析,并采用主成分分析法求得酿酒红葡萄有8个主成分,酿酒白葡萄有10个主成分,最后基于两种葡萄的评价总分对红白葡萄的质量进行分级．     

葡萄酒的评价模型

对两组评酒员的平均打分进行双样本t检验及kendall协调系数W检验,最终确定第一组评酒员更可信;然后利用基于主成分的聚类分析和评酒员对酒样平均打分,实现酿酒葡萄分类定级;采用基于主成分的多分类Logistic回归建立酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的数学模型;通过制定葡萄酒分类标准,利用基于主成分的多分类Logistic回归建立酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒等级的数学模型.     

基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。     

测量饱和蒸汽密度的数学模型

该文用分段线性回归分析的方法，推导出计算饱和蒸汽密度的数学模型，在饱和蒸汽流量的测量中具有一定的实用价值。     

基于多元线性回归的PM2.5 含量的影响因素研究

针对PM2.5含量的影响因素,利用搜集到的2015年1月1日至7月31日蚌埠地区每日的AQI指数和AQI六项基本监测指标数据,建立了多元线性回归模型,对PM2.5含量与其它5项分指标及其对应污染物含量之间的关系进行定量研究,并通过拟合优度检验、F检验、t检验等方法对模型进行检验,最后得到了准确可靠的多元线性回归模型,此模型具有拟合程度高、简易、直观等优势,为多元线性回归模型在PM2.5含量分析中的应用提供了有力参考。