摘要一、問題重述
二、問題分析
三、模型的假設及符號說明
3.1 模型的假設
（1）假設兩組樣本之間彼此獨立，且來自兩個服從正態分佈的總體；
（2）假設兩組樣本資料的總體方差相等，即；
（3）假設所調查到的資料真實可靠，能很好的反映出大部分人的看法；
（4）假設所有的評酒員評酒時的外部環境相同，評酒時不考慮外界因素的影響；
（5）問題中提供的每個評酒員所打的分數能夠充分地反映出每個酒樣品的真實情況；
（6）每個評酒員在評價每個酒樣品時互不影響，而且具有互補性，即每個組的評分員的評分水平相當；
（7）計算時附件3中空白處資料預設為0；
（8）假設釀酒葡萄中對所釀的葡萄酒影響較小的成份予以不計
3.2 符號的使用及說明
表示號評分專案（）
表示號評酒員（）
表示第表示評酒員在評分專案之下的取值
表示表示平均值
表示紅/白葡萄酒第個酒樣品的評分方差的平均值
表示每個樣品酒中評酒員在評分專案上給出的分值
表示每個樣品酒的每乙個分值無量綱化之後的結果
四、模型的建立與求解
4.1問題（1）的模型建立與求解
4.1.1 基於方差分析法的顯著差異性評價模型
根據對問題（1）的分析，建立「兩獨立樣本t檢驗」模型。首先可以將附件1中的資料按照不同的評酒員和相同的樣品酒分成兩類，一類是紅葡萄酒的評分結果，一類是白葡萄酒的評分結果，其中每一類包括兩個樣本，樣本一是第一組評酒員給出的每個酒樣品的得分平均值，樣本二是第二組評酒員給出的每個酒樣品的得分平均值。並由假設可以知道他們的總體得分服從正態分佈，且都是相互獨立的。
因此我們可以建立「兩獨立樣本t檢驗」模型來進行樣本資料體現出的方差進行較好的分析，進而可以根據t檢驗原理判斷出每類評分結果的兩個樣本之間是否有顯著性差異。
首先對附件1的資料進行如下處理：用excel軟體實現對樣本一中各個酒樣品的得分平均值（如表1-1）
表1-1第一類樣本一中的酒樣品1的得分平均值計算
那麼在通過對各個總和的求平均值，即得到樣本一中的酒樣品1總得分的平均值=62.7
對之後的各個酒樣品得分重複上述操作可得紅葡萄酒的評分均值的樣本一和樣本二，以及白葡萄酒的評分均值的樣本一和樣本二（如表1-1）
表1-1
由假設（3）可以知道兩樣本的總體方差未知且不相同，故而我們可以依據t統計量的計算公式：
……..（2）
計算得出第一類的統計量
≈10.8135
t統計仍然服從t分布，但由自由度採用修正的自由度：
……..（3）
通過查尋t分布表我們得到≈0.2704，
顯然，＞
進而說明第一類評分資料具有顯著的差異。
對於的第二類資料的兩個樣本我們做同樣的分析，最後計算得到
≈（0.5300）
≈t(1.6904)=0.500
＞即：說明對於第二類的資料均值也存在顯著的差異
從兩種情況下的t統計量計算公式可以看出，如果待檢驗的兩樣本均值差異較小，較小，則說明兩樣本的均值不存在顯著差異；反之，越大，則說明兩個樣本的均值存在顯著差異性。（問題分析）
4.1.2 基於可信性建立模型
在表1-1的基礎之上我們對已經得到的樣品得分的各個平均值（m）進行求方差（s1）得到表1-2，和表1-3
表1-2紅葡萄酒得分資料樣本一平均值方差表
表1-3 紅葡萄酒得分資料樣本二平均值方差表
綜合表1-2和表1-3畫出：
圖1-1紅葡萄酒總得分資料樣本方差分析折線示意圖
再根據對圖1-1的觀察分析，考慮到方差是表示一組資料分布的離散程度的平均值，方差越大，說明變數值的差異越大，距離平均數這個「中心」的離散趨勢越大。我們可以得到對於紅酒的質量評價的兩組評價結果具有顯著的差異，其中第二組的資料更具有有效性。
同理：對第二類樣品得分資料的相似分析得出：
表1-4
表1-5
（實在頁數不夠附頁）
圖1-2白葡萄酒總得分資料樣本方差分析折線示意圖
根據兩組評酒員對28種酒樣品的方差平均值，用excel軟體畫出影象如圖1-2;
對圖1-2的觀察分析，我們發現第一組白葡萄酒的評價分析結果中在酒樣品3出的資料呈現劇烈的波動，並且在給出的資料中第一組白葡萄酒在該項目的數值已經超出專案的滿分，因此更加證明我們的假設（2）的合理性。
再聯合和方差的本質意義，我們可以得到對於白酒的質量評價的兩組評價結果具有顯著的差異，但根據資料有效性分析得知其中第二組的資料更具有有效性。
五、模型的檢驗
5.1問題（1）的檢驗
針對問題（1）所建立的模型，檢驗的問題是所建立的服從正態分佈的模型，並已運用了「t檢驗」，該檢驗簡單、可靠且易操作，由此而得到的結果是合理的，結果如下：
對於紅、白葡萄酒兩個組的t統計量均存在＞，進而說明第一類評分資料具有顯著的差異。
聯合和方差的本質意義，我們可以得到對於紅、白葡萄酒質量評價的兩組評價結果具有顯著的差異，並根據資料有效性分析得知其中第二組的資料更具有有效性。
5.2問題（2）的檢驗
針對問題（2）所建立的模型，我們得到的結果是已經是合理的，但是為了使資料更加準確化，我們是通過增加調查的資料組數來進行檢驗的。其結果如下：
規定了關於27種紅葡萄總計算值的級別：1000、2000、4000、5000四個級別，進而對27種紅葡萄進行分級，即靠近上面所給級別越近的（運用距離來算）就視為一類。
規定了關於28種白葡萄總計算值的級別：1000、1500、2000、2500四個級別，進而對28種白葡萄進行分級，即靠近上面所給級別越近的（運用距離來算）就視為一類。
六、模型的評價
6.1模型的優點
（1）在建立模型過程中，在計算紅、白葡萄酒的貼近度時，我們採用了權重法把每乙個酒樣品所測專案的貼近度彙總，表2-0，，所示；
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