的各自的几种主要成分，再利用主成分与变量的相关性强度分析出主成分的次序，然后应用聚类分析法，利用MATLAB创建出系统类聚树，这样就可以从图中看出样品酿酒葡萄的等级3）问题三，首先通过附表二中的葡萄酒的主成分y与酿酒葡萄中的成分进行线性回归分析，得到系数矩阵R，接着运用综合分析得到它们的潜在关系，由红葡萄样品的各项主成分对红葡萄酒样品成分的线性关系，可得到成分x12，x23，即是总酚和干物质的量对葡萄酒有较大的影响，而对于白葡萄酒也可进行上述的分析流程首先得到4组相关矩阵y1y2y3y4见附表故葡萄酒的酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的量化关系可通过上述表示然后进行对样本典型变量的上述分析得到白葡萄各理化指标对白葡萄酒各理化指标间的影响程度（4）利用因子分析分别给出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响因素，将附件3中4个表格里的每张样品中所含各种芳香物质求和作为样品中的芳香指标与葡萄酒的理化指标一并进行因子分析，比较前后两者结果中由样品中的芳香指标导致的影响差异来确定不能只用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量还需要结合感官指标，感官指标是评价葡萄酒质量的最终及最有效的指标。
三、模型假设
1假设若评酒员对各个指标的评价数据中有可能出现错误的数据，将此数据换成0
2
f2因为对这四种样品评价数据中，大部分的数据都接近各自的平均数，不会太高也不会是太低，所以四种样品的各自数据都可以看作是来自正态或近似正态总体3假设问题一中评酒师的评价结果的误差仅与人的因素有关4假设酿酒葡萄以及葡萄酒中的理化指标中的蓝色二级指标对酿酒葡萄的分级和葡萄酒质量影响不大5酿酒方式和酿酒过程对葡萄酒的质量无影响
四、符号说明
1H0∶t检验的原假设3X1，X2：分别为两样本平均数；5为相关样本的相关系数。7F：酿酒葡萄的理化指标的主成分9K：为酒样的总数
211T：为全酒样总得分的方差。
2H1∶t检验的择备假设
224X，X：分别为两样本方差；12
6
：t检验中的自由度8：检验水平，值为00510i2：为第i种酒样品得分的方差12：：为随机误差项。
13Xki葡萄的理化指标变量15：解释变量估计值
14Β
k
未知参数
16：实际观测值18：残差
17：变量
五、模型的建立与求解
51问题一模型的建立和求解511评价结果的显著性差异分析（1）应用原理配对t检验，它适用于配对设计的计量资料，在相同的条件下作对比试验，得到一批r