葡萄酒的评价模型

该文首先对数据进行预处理剔除误差数值,对数据进行分布检验,通过Lillifors统计法修正Shapiro-Wilk统计量后确定评价得分的分布,由Shapiro-Wilk检验的显著水平值Sig.可判断数据是否符合正态分布,当数据的显著水平值Sig.<0.05时可拒绝数据的正态分布假设。同时考虑数据的正态分布偏度Skewness以及数据的正态分布峰度Kurtosis。计算得评价结果不属于标准正态分布。对两组数据的红、白两种葡萄酒的评价结果各进行显著性差异分析,数据处理的方法采用Wilcoxon符号秩检验法,同时对比符号检验得到的数据,结果为红葡萄酒相伴概率为4.8995e-005,白葡萄酒的相伴概率为5.25641e-006均小于显著性水平0.05,因此可认为两组品酒员评价结果中红、白葡萄酒均具有显著性差异。