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如今，葡萄酒逐渐成为人们越来越喜爱的饮料。本文主要用于葡萄酒的评价MATLAB、SPSS、EXCEL、1stOpt通过不同的数学方法，建立了四个不同的模型来处理和分析数据。
针对问题一，根据所给品酒员的打分，利用EXCEL将两组的平均总分作为葡萄酒的质量得分。再利用方差分析模型判断两组评价结果是否有显著差异，得出红白葡萄酒组间显著水平分别为sig1=0.120>0.05，sig2=0.024<0.05。结论是，两组品酒师对红酒的评价结果有显著差异，对白酒的评价结果没有显著差异。针对可信度的比较，引入了离散度的概念。根据计算，第一组的极差和标准差大于第二组，因此第一组的离散程度较大，因此得出结论：第二组的结果更可信。
针对问题2，首先分析酿酒葡萄的理化指标，然后根据专家经验选择总糖、固酸比、单宁四大理化指标pH值。然后采用层次分析法赋权四大理化指标的权值为0.68、0.17、0.09、0.06。然后根据葡萄的理化指标和葡萄酒质量3:7的权值比分配方法，建立葡萄评价模型，得出葡萄质量的综合质量分数。最后，根据葡萄的综合品质得分，将葡萄分为4级，红白葡萄酒的分级结果如表12和表13所示。
针对问题3，采用主要成分分析法降低酿酒葡萄的物理化学指标，筛选出12个主要成分，进一步利用R型聚类分析得出具体指标。最后通过典型相关性分析的方法对葡萄的12个理化指标和葡萄酒的7个理化指标进行多元统计分析，通过分析典型变量之间的关系，得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间存在着负相关关系的结论。
针对问题4，利用问题3得出的结论，酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响可以等同于酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量的影响。分析芳香物质的主要成分和R型聚类，判断葡萄芳香物质与葡萄酒芳香物质典型变量的关系，从而获得芳香物质对葡萄酒质量的影响，并使用1stOpt拟合曲线，得出物理化学指标对葡萄酒质量的影响曲线(图9)和芳香物质对葡萄酒质量的影响曲线(图10)。通过对比两条曲线，可以得出结论：葡萄和葡萄酒的物理化学指标可以用来评价葡萄酒的质量。
葡萄酒评价 方差分析 层次分析 主成分分析 典型的相关分析 曲线拟合