李丽

摘 要 酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标均较多，属于多变量与多变量之间的分析。先采用因子分析法将30个变量降为6个变量，然后用典型相关分析法得出酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒相关理化指标的影响。

关键词 酿酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相关分析

中图分类号：S663.1；O242.1 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）11--3

酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。根据某一年份这些葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据建立数学模型，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。由于酿酒葡萄中的成分构成种类过多，葡萄酒的理化指标数目也较多，且都是需要研究的影响因素。酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，采用了因子分析法和典型相关分析法。

1 因子分析模型

由于酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标数据中因子变量过多，其中部分因子变量对研究结果没有影响或者影响甚小，因此采用主成分分析法进行数据处理。

主成分分析法是一种从数据对象中提取主要信息，而忽略相对次要信息的多元统计分析方法。在实际应用中主要用来对数据集的属性进行约简和降维。

利用SAS软件，用Factor过程实现因子分析，就可找出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系[1]。

3 结语

采用因子分析法，用较少的相互独立因子变量来替代原有变量的大部分信息，减少了研究变量的数目。采用典型相关分析，能够快速分析出多个因素对多个因素之间的联系。使用统计软件SAS运行出来的结果，可信度较高。研究问题时采用大样本空间，减少随机巧合，计算准确度提高。但也有不足之处：对于理化指标的研究，只考虑了一级指标，忽略了二级指标。

参考文献

[1]黄本春.统计学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.

[2]王芳，陈胜可，冯国生.SAS统计与应用[M].北京：电子工业出版社，2010.

（责任编辑：赵中正）endprint

摘 要 酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标均较多，属于多变量与多变量之间的分析。先采用因子分析法将30个变量降为6个变量，然后用典型相关分析法得出酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒相关理化指标的影响。

关键词 酿酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相关分析

中图分类号：S663.1；O242.1 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）11--3

酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。根据某一年份这些葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据建立数学模型，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。由于酿酒葡萄中的成分构成种类过多，葡萄酒的理化指标数目也较多，且都是需要研究的影响因素。酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，采用了因子分析法和典型相关分析法。

1 因子分析模型

由于酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标数据中因子变量过多，其中部分因子变量对研究结果没有影响或者影响甚小，因此采用主成分分析法进行数据处理。

主成分分析法是一种从数据对象中提取主要信息，而忽略相对次要信息的多元统计分析方法。在实际应用中主要用来对数据集的属性进行约简和降维。

利用SAS软件，用Factor过程实现因子分析，就可找出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系[1]。

3 结语

采用因子分析法，用较少的相互独立因子变量来替代原有变量的大部分信息，减少了研究变量的数目。采用典型相关分析，能够快速分析出多个因素对多个因素之间的联系。使用统计软件SAS运行出来的结果，可信度较高。研究问题时采用大样本空间，减少随机巧合，计算准确度提高。但也有不足之处：对于理化指标的研究，只考虑了一级指标，忽略了二级指标。

参考文献

[1]黄本春.统计学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.

[2]王芳，陈胜可，冯国生.SAS统计与应用[M].北京：电子工业出版社，2010.

（责任编辑：赵中正）endprint

摘 要 酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标均较多，属于多变量与多变量之间的分析。先采用因子分析法将30个变量降为6个变量，然后用典型相关分析法得出酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒相关理化指标的影响。

关键词 酿酒葡萄；葡萄酒；因子分析；典型相关分析

中图分类号：S663.1；O242.1 文献标志码：A 文章编号：1673-890X（2014）11--3

酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。根据某一年份这些葡萄酒和酿酒葡萄的成分数据建立数学模型，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。由于酿酒葡萄中的成分构成种类过多，葡萄酒的理化指标数目也较多，且都是需要研究的影响因素。酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，采用了因子分析法和典型相关分析法。

1 因子分析模型

由于酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标数据中因子变量过多，其中部分因子变量对研究结果没有影响或者影响甚小，因此采用主成分分析法进行数据处理。

主成分分析法是一种从数据对象中提取主要信息，而忽略相对次要信息的多元统计分析方法。在实际应用中主要用来对数据集的属性进行约简和降维。

利用SAS软件，用Factor过程实现因子分析，就可找出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系[1]。

3 结语

采用因子分析法，用较少的相互独立因子变量来替代原有变量的大部分信息，减少了研究变量的数目。采用典型相关分析，能够快速分析出多个因素对多个因素之间的联系。使用统计软件SAS运行出来的结果，可信度较高。研究问题时采用大样本空间，减少随机巧合，计算准确度提高。但也有不足之处：对于理化指标的研究，只考虑了一级指标，忽略了二级指标。

参考文献

[1]黄本春.统计学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.

[2]王芳，陈胜可，冯国生.SAS统计与应用[M].北京：电子工业出版社，2010.

（责任编辑：赵中正）endprint