数学建模竞赛承诺书与葡萄酒评价模型分析

"符号的约定与说明-工程波动理论导论 廖振鹏 第二版" 本文档主要涉及的是在工程波动理论中的符号约定和模型假设，尤其在2012年数学建模A题的一等奖论文中有所应用。这篇论文涉及到葡萄酒质量评价体系的建立，其中使用了统计学的方法来分析评酒员的评分数据。 首先，模型的假设主要包括： 1. 评分采用加分制，不考虑扣分。 2. 假设20名评酒员的评价尺度相同，无需进行数据标准化。 3. 每位评酒员的系统误差很小，可以忽略不计。 4. 葡萄和葡萄酒的理化指标被假设为准确可靠的。 接着，文档列举了一系列符号的定义，这些符号用于表示不同类型的统计数据： - `H`: 原假设，通常在统计检验中使用，代表默认情况或零假设。 - `P`: 显著性概率，衡量原假设被拒绝的可能性。 - `xn`: 第1组评酒员对第n号葡萄酒评分的平均值。 - `xn2`: 第2组评酒员对第n号葡萄酒评分的平均值。 - `ijs`: 第1组评酒员i对指标j评分偏差的方差。 - `ijn`: 第2组评酒员i对指标j评分偏差的方差。 - `ijnx`: 第1组10位评酒员对n号酒样品第j项指标评分的平均分。 - `δ`: 第1组第i号评酒员对n号酒样品第j项指标评分与平均值的偏差。 - `δ'`: 第1组第i号评酒员对其j项指标评分与平均值的偏差的平均值。 - `si2`: 第2组第i个评酒员的总体指标偏差的方差。 在2012年的数学建模竞赛中，参赛队伍需要遵守严格的竞赛规则，如禁止在比赛期间与外界讨论赛题，不得抄袭他人的成果，并且必须正确引用所有参考资料。他们还同意，一旦提交论文，组委会有权以任何形式展示或发表参赛作品。 论文的主题是建立一个基于数理分析的葡萄及葡萄酒评价体系，通过比较两组评酒员的评分，使用配对样品t检验来检测评分的显著性差异。结果表明，红葡萄酒的外观色调和香气质量评分存在显著性差异，而白葡萄酒和其他指标则没有显著差异。此外，论文还构建了数据可信度评价模型，以评估两组数据的可靠性。 这篇论文结合了统计学方法和符号约定，探讨了如何使用葡萄和葡萄酒的理化指标来建立客观的质量评价体系，减少人为因素的影响，提高评价的公正性和准确性。