ENVI IDL入门教程
非常详细的ENVI IDL入门教程，二百余页，涵盖门类全，是初学者非常好的教材。创建填充的等值线图…曹音音·音非看自··50在显示窗口定位图形输出。自自春自DD鲁鲁。春非非非51设置图形边缘52设置图形位置设置图形区域创建多个图形…给图形显示添加文本。。非非。看自。。鲁音。音p鲁鲁非非非非垂香看自自。鲁。鲁春春。非非鲁看a自。鲁自自自鲁鲁非音自垂看自。。鲁。自D音鲁。。非找出可用字体的名称用 XYOuts命令添加文本.59用矢量字体使用 XYOut60排列文本::·······61删除文本61收变文本的方向6给图形显示添加线和符号…162图形显示添加色彩香香··音音音音音音音。音音63第三章图像数据处理…本章概要·····母·中中·中中72图像处理显示图像调整图像数据74显示24位图像76控制图像显示顺序.77收变图像尺寸…7在显示窗口中定位图像78从显示器中读取图像IDL中基本的图像处理.82直方图均衡化平滑图像增强图像棱边.68图像的频域滤波.68第四章图形显示技术…本章概要…IDL的颜色运用看自。音音自鲁音非音。垂·自。。。音鲁售鲁非音。非春垂香着自·。。自自鲁鲁鲁非鲁音非非音·香着·。。击音。。自D鲁。。非音着自。。自音。·自B鲁鲁。非音。非非音484使用索引颜色模式和RGB颜色模式在24位显示设备上装载色谱表…获得色谱表的拷贝修改和创建色谱表·.··甲甲90保存自己的色谱表创建自己的轴标注..........92调整轴刻度同隔..格式化轴的标注用IDL处理残缺的数据…鲁春非垂看看自自。。。春自DD鲁鲁非。春非96用IL建立三维坐标系建立三维散点图.98从图形原点定位31)坐标轴.组合简单图形显示….........101IDL中的动画数据4103建立动画工具…装载动画缓冲区104运行动画工具…104动画的控制…···.··········存储动画的像素映射图105其它类型图形数据的动画105网格化数据以便图形显示…番鲁自自。春音自D鲁鲁非非非音春a鲁自自自鲁鲁非非看自鲁。。自Dp鲁。春着自自。。鲁。。DD鲁。。。。非。106德洛内三角形法网格化……107数据的球形网格化.109第五章图形显示技巧…11本章概要将光标用于图形显示…什么时候返回的光标位置?……111哪一个鼠标键和光标共同作用呢?……/2用光标标注图形输出l12在图像上使用 Cursor命令113在循环中使用 Cursor命令114从显示中删除注释,...···看更带带带·带看115删除注释的异或法…115删除注释的设备拷贝法117Z图形缓冲区中的图形显示技巧121Z图形缓冲区的实现12个Z图形缓冲区实例:两个曲面用Z图形缓冲区使图像变形Z图形缓冲区中的透明效果127将Z图形缓冲区效果与体数据着色相结合128第六章在IDL中读写数据..129本章概要129打开文件进行读写.130査找和选择数据文件获取逻辑设备号∴132读写格式化数据4133写自由格式文件读写自由格式文件的实例.136用确定的文件格式写入…140从字符肀中读取格式数据141读写非格式化数据·非鲁鲁。音····音·音告鲁鲁音·,·非番141读取非格式化图像数据文件.…写非格式化图像数据文件.142非格式化数据文件的一些问题144用关联变量存取非格式化数据文件…1441读写常用文件格式的文件....147创建彩色GIF文件::·······147创建彩色JPEG文件148查询图像文件信息150第七章图形硬拷贝输出…,…151本章概要...·非·香香音·音音音音音音鲁音非非,I51选择图形硬拷火输出设备…..4151配置图形硬拷贝输出设备…I52常用的 Device命令关键字创建 PostScript文件…154将图形送到硬拷贝设备中..154打印 Postscript文件…..,…155在运行 MacoS系统的计算机上打印 PostScript文件.156在 Windows计算机上打印 PostScript文件….156生成封装的 PostScript文件输出封装 PostScript图形的预览∴157生成彩色的 PostScript输出……..........157PostScript中的彩色图像与灰度图像158在 Postscript设备上创建高质量的输出4158显示设备和 Postscript设备之间的相同点159显小设备与 Postscript设备之间的不同点15在横向输出模式中计算 Postscript的偏移量a击击击自指击a自击171用 PS Forn配置 Postscript设备…,…·量垂香看看垂一D看鲁垂·鲁看·日看一一DD鲁鲁·看看看·172配置和使用打印设备....173用打印设备定位图形第八章·ba省.···。自看·b自自·看看·DL编程基础188本章概述…188编写IDL批处理文件编写IDL主程序189过程和与函数中变量的作用范围…191创建定位参数.191定义可选的或必须的定位参数192定义关键字.193创建输出型参数196编写IDL函数…,198方括号和函数的调用使用程序控制语句….101IDL中表达式的真和假201将多个语句处理成单个语句::·······If.Then.Ese控制语句202条件表达式…FOR循环控制语句203WHILE循环控制语句REPEATUNTIL循坏控制语句…CASE控制语句,GOIO控制语句205错误处理控制语句205编译和执行ID程序模块207程序编译规则.208程序编译和自动运行规则.208特殊编译命令209第九章编写IDL程序177本章概述.基本的 Image bar程序,177给程序 Imagc Bar增加一个“先擦除”功能18向 Image bar程序增加颜色敏感功能给 magelA中的命令传递关键字根据窗口大小改变字符大小栏序 Image Bar的最终代码186在图形用户界面中包装 E ImageR187第十章编写简单的组件程序230本章概述…230组件程序的结构…物物···非非音··非专自···非省230组件程序如何对事件作出反应231编写组件定义模块…31定义和创建程序组件….在屏幕上实现组件使绘图组件成为当前图形窗口…234在绘图组件窗口上显示图形234保存程序运行时所需要的信息创建事件循环和注册程序运行程序236创建无阻塞组件程序…236编写事件处理模块...237事件结构中的公共字段.….事件处理函数238将事件处理程序和组件联系起来239编写Quit按钮的事件处理程序240编写改变图形窗口大小的事件处理程序241进行小量地修改….42添加颜色敏感242采用更高效的内存管理243第十一章香。。看看香。。鲁 PDODDDU击组件编程技巧210本章概述改变颜色表··········母·非非音鲁音音音·香··.。音音。非自音音音音,普···音。音音∴210保护公共块…211一个可选择颜色表的工具211l指定 Group leeader214给组件程序增加 Group leader.215在24位显示器上改变颜色表215在组件程序中使用指针….....17使用 Cleanup过程防止内冇泄露………………219使用伪事件进行程序通信.20创建一个具有“记忆功能”的程序221保护组件程序的颜色.3通过组件跟踪事件来保护颜色……通过绘图组件事件来保护颜色25保存或者发布程序的图形226第十二章对话框程序247本章概述…247创建模式对话框着自自自自春击。自鲁非非非非非非香自自自自自自。自自D鲁鲁非非非鲁非香着自自自。自B鲁鲁。非鲁非卷非非番鲁自自自。自自自。。自自D鲁鲁。非非番着自自命鲁自自自。自自B鲁鲁非鲁。非鲁非鲁247阻塞的组件程序247模式组件程序248编写模式对话框的定义模块““248编写模式对话框的事件处坦馍块..252测试模式对话框程序.…创建非模式的对话框.253编写非模式对话框程序54编写非模式对话框的事件处理模块测试丰模态对话程序257附录A∴组件的事件结构258事件结构的定义258公共字段的定义58基本组件的事件结构259base组件259按钮组件259绘图组件.259下拉式列表组件259标签组件260列表组件260滑动条组件表单组件.260文本组件262复合组件的事件结构.262CW Animate262CW Arcball262CW BGroupCW Clr Index263CW Color sel263Cw EfronCW FieldCW Form263CW FlisderCW OrientCW PDMenu264CW RGBSlider264CW Zoom264组件程序的事件结构264Colors264其他组件的事件结构64键盘焦点事件组件退出请求事件265组建计时器事件·····:····.265组件跟踪事件.265附录B…数据文件描述2668第一章起步篇本章概述本章意在解释写这本书的目的,道过阅读本书能学到什么,以及为读者提供一些能使读者更方便地使用本书中IDL编程例子的信息。将学会如下几点1.本书是如何组织的。2.怎样使用木书。3.如何下载和组织随本书附带的文件。4.如何使用IDL的变量,关键字和命令5.如何创建和运行IDL的矢量和数组。6.如何使用ID的图形窗口。书写本书的背景本书是在多年米教科学家和工程师使用和操作IDL( Interactive Data Language)的基础上创作的,而且教学的绝大部分时间是为IDL的开发者 Research Systems公司工作。当笔者在回答个又一个问题之后,笔者意识到多数问题属于一些同类问题。事实是,多数人想用TDL做许多同样的事情。想做的是分析和演示数据,写出晑效率的程序来解决科学问题,并且最主要的是快速做完工作。多数人并不想做的事情是阅读计算机软件教科书。IDL是一套大型软件并且在不但壮大。随之而来的是大量的文档资料,笔者知道没有人愿意去读这些资料。如果让某人独自开始学习IDL的奧秘,ⅠDL将是件可怕的事情,甚全对有经验的用户来说也是一样。本书意在使读者掌握IDL,教给读者在日常运行ⅠDL所必需知识的80%。更为重要的是,本书的例子使IDL更容易理解。无论如何,本书将演示如何使用⊥DL本书的读者是IDL初学者,特别是哪些不得不自学IDL的读者。学好IDL需要很长的阶段。多数人不能利用工作中的时间学习ID,笔者想写一本能满足这两类人学习IDL的书。总之,本书为不喜欢读教科书并能通过例子学得最好的人全面介绍ID的精髓。夲书在IDL编程技术和技巧方面只做了简要概略,而这些技术只能通过练习获取。最根本的是,这是一本笔者在学习IDL时所期望的书。运用本书笔者曾试图使本书每章能貝有独立性,这样能拿起本书就可翻到任何一章去学习最需要的知识。但在安排章节时,或多或少是根据笔者在IDL教学时的顺序安排。如果刚开始学IDL,那么按照书中的顺序从头川始学完本书将更合理。书中后面的几章编程教程是建立在前面儿章中讲过的概念和技巧的基础上的。IDL所需的版本希望读者在学习本书时使用的是最新的IDL版本。本书写作时使用的是ID5.2版。使用较早版本可以使用本书中编程例了的大部分,但笔者没有试图使本书中的例了程序与较早的IDL软件版本兼容。特别是,较早版本的用户在使用长文件名(如果在 Windows环境下)、指针(必须用句柄代替它)以及方括号米引用数组下标时(必须用圆括号代替它)时存在困难。如果需要升级软件,可以在ResearchSystems公可的wwW网址http://www.rsinc.com上查找关于ResearchSystems公司和当地IDL代理商的信息,包括如何升级软件的信息。IDL运行期间所需颜色的数量书中程序例子是按ID.在256种颜色模式下运行编写的,使用通常称为索引颜色的模式(详细细节参考83页的“使用IDL的颜色”章节)。这意味着所显示的颜色是索引号或是与色彩表相连的颜色,这样在色彩表中的颜色变化时,所显示的颜色也一同变化。启动IDL并在IDL命令行键入如下IDL命令,能发现所用的颜色模式。IDL>WindowIDL>Print. id n colors当!D.N( olors的值大于或等于256时,仍然能够使用书本中的例了,但必需对代码做“点改变。人多数人使用的颜色值都小于256。比较典型的颜色值介于200与245之间。笔者推测在本书中至少要用150种颜色。那就是说,!D. n Colors的值应在150至256之间少于150种颜色会怎样?如果在IL运行中少于150种颜色,并且计算机运行在公用桌面环境(CDE),可以将CDE环境下的颜色数设置为不是“高”的那种。设置为“中”或“低”的情况下,程序将运行良好。在视窗环境操作手册的在线帮助中查找如何改变这个设置如果不是用的共用桌面环境,颜色数也少于150,并且不是在PC机或 Macintosh计算机上运行IDL的话,那么很可能运行了其它应用稈序,该应用程序使用了要分配给IDL的颜色值。网页浏览器很可能就是这样的应用程序。退出当前任务,重新登录,并在重新登录后最先启动IDL键入以上命令,如果仍然得到少于150种的颜色,那么需要联系 Research Systems公司的技术人员,以获取更多的帮助。如果颜色数少于150种,并且是在PC或 Macintosh计算机上运行的IDL,那么,检查显卡以硝保设置为256色。一般π通过显示器的控制面板完成。详细细节参考计算机文档资料。
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2012年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖论文
2012年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖论文。高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评侧编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):全国统编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):基于数理分析的葡萄及葡萄酒评价体系摘要葡萄酒的质量评价是硏究葪萄酒的一个重要领域,目前葡萄酒的质量主要由评酒师感官评定。但感官评定存在人为因素,业界一自在尝试用葡萄的理化指标或者葡萄洏的理化指标定量评价葡萄洒的质量。本题要求我们根据葡萄以及葡萄酒的相关数据建模,并研究基」理化指标的葡萄酒评价体系的建立对于问题一,我们首先用配对样品t检验方法研究两组评酒员评价差异的显著性,将红葡萄酒与白葡萄酒进行分类处理,用SPSS软件对两组ⅳ酒员的评分的各个指标以及总评分进行了配对样本t检验。得到的部分结果显示:红葡萄酒外观色调、香气质量的评价存在显著性差异,其他单指标的评价不存在显著差异白葡萄、红葡萄以及整休的评价存在显著性差异接着我们建立了数掂可信度评价模型比较两组数据的可信性,将数据的可信度评价转化成对两组评酒员评分的稳定性评价。首先我们对单个评酒员评分与该组所有评酒员评分的均值的偏差进行了分析,偏差不稳定的点就成为噪声点,表明此次评分不稳定。然后我们用两组评酒员评分的偏差的方差衡量评酒员的稳定性。得到第2组的方差明显小于第1组的从而得出了第2组评价数据的可信度更高的结论。对于问题二,我们根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量对葡萄进行了分级。方面,我们对酿酒葡萄的级理化指标的数据进行标准化,基于主成分分析法对其进行了因子分析,并且得到了27种葡萄理化指标的综合得分及其排序(见正文表5)。另一方面,我们又对附录给出的各单指标百分制评分的权重进行评价,并用信息熵法重新确定了权重,用新的权重计算出27种葡萄酒质量的综合得分并排序(见正文表6)。最后我们对两个排名次序用基于模糊数学评价方法将葡萄的等级划分为1-5级(见正文表8)。对于问一,首先我们将众多的葡萄理化指标用主成分分析法综合成6个主因子,并将葡萄等级也列为主因子之一。对葡萄的6个主因子,以及葡萄酒的10个指标用SPSS软件进行偏相关分析,得到酒黃酮与葡萄的等级正相关性较强等结论。之后对相关性较强的主因子和指标作多元线性回归。得到了葡萄酒10个单指标与主因了之间的多元回归方程,该回归方程定量表示两者之间的联系对于问题四,我们首先将葡萄酒的理化指标标准化处理,对葡萄酒的质量与荀萄的6个主因子和葡萄酒的10个单指标作偏相关分析,并求出多元线性回归方程。该方程就表示了葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的影响。之后,我们通过通径分析方法中的逐步回归分析得到葡萄与葡萄酒的理化指标只确定了葡萄酒质量信息的47%。从而得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量的结论。接着我们还采用通径分析屮的间接通径系数分析求出各自变量之间通过传递作用对应变量的影响,得到单宁与总酚传递性影响较强等结论最后,我们对模型的改进方向以及优缺点进行了讨论。关键词:配对样本t检验数据可信度评价主成分分析模糊数学评价综合评分信息熵偏相关分析多元线性回归1问题重述确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分,然后求和得到其总分,从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒荀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。附件中给岀∫某年份一些葡萄酒的评价结果,并分別给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。我们需要建立数学模型并且讨论下列问题:1.分析附件1中两组评洒员的评价结果有无显著性差异,并确定哪一组的评价结果更可信。2.根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。3.分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。4.分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用荀萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量2模型的假设与符号的约定2.1模型的假设与说明(1)评酒员的打分是按照加分制(不采用扣分制);(2)假设20名评酒员的评价八度在同一区间(数据合理,不需要标准化)(3)每位评酒员的系统误差较小,在本问题屮可以忽略不计(4)假设附件中给出的葡萄和荀萄酒理化指标都准确可靠。2.2符号的约定与说明符号符号的意义原假设显著性概率第1组评酒员对第号品种葡萄酒评分的平均值,第2组评洒员对第号品种葡萄酒评分的平均值第一组评酒员对指标评分的偏差的方差,第二组评酒员对指标评分的偏差的方差,=…,第1组10位评酒员对号酒样品第项指标评分的平均分第组第号评酒员对号酒样品第项指标评分与平均值的偏第1组第号评酒员对其项指标评分与平均值的偏差的平均第2组第个评酒员的总体指标偏差的方差重新确立的第项指标的权重第2组10个评酒员的总体指标偏差的方差评酒员指标的平均评分,=葡萄的第项指标,葡萄的第项因子,=葡萄酒的第项理化指标3问题一的分析与求解3.1问题一的分析题冂要求我们根据两组评酒员对27种红葡萄洒和28种白葡萄泙的10个指标相应的打分情况进行分析,并确定两组评酒员对葡萄酒的评价结果是否有显著性差异,然后判断哪组评酒员的评价结果更可信初步分析可知:由于评酒员对颜色、气味等感官指标的衡量人度不同,因此两组评酒员评价结果是否具有显著性差异应该与评价指标的类型有关,不同的评价指标的显著性差异可能会不同。同时,由于红葡萄酒和白葡萄酒的外观、口味竽指标羔异性较大,处理时需要将白葡萄酒和红葡萄酒的评价结果的显著性差昦分开讨论。基于以上分析,我们可以分别两组品尝同一种类酒样品的评酒员的评价结果进行两两配对,分析配对的数据是否满烂配对样品t检验的前提条件,而且根据常识可知评酒员对同一种酒的同一指标的评价在实际中是符合t检验的条件的。接着我们就可以对数据进行多组配对样品的t检验,从而对两组评洒员评价结果的显著性差异进行检验。由于对同一酒样品的评价数据只有两组,我们只能通过评价结果的稳定性来判定结果的可靠性。而每组结果的可靠性乂最终决定于每个评酒员的稳定性,因此将问题转化为对评酒员稳定性的评价。3.2配对样品的t检验简介统计知识指出:配对样本是指对冋一样本进行两次测试所获得的两组数据,或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得的两组数据。在本问中我们可以把配对样品理解为有27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,两组屮各个指标的数据为每组评酒员对该指标打分的平均值配对样品的t检验可检测配对双方的结果是否具有显著性差异,因此就可以检验出配对的双方(第一组与第二组)对葡萄酒的评价结果是否冇差异性型对样品t检验具有的前提条件为:(1)两样品必须配对(2)两样品来源的总体应该满足正态性分布。配对样品t检验基本原理是:求出每对的差值如果两种处理实际上没有差异,则差值的总体均数应当为0,从该总体中抽出的样本其均数也应当在0附近波动;反之,如果两种处理有差异,差值的总体均数就应当远离0,其样本均数也应当远离0。这样,通过检验该差值总体均数是否为0,就可以得知两种处理有无差异。该检验相应的假设为:=,两种处理没有差別,4≠两和处理存在差别3.3葡萄酒配对样品的t检验问题一中配对样品为27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,其中两组中各个指标的数据为各组10个评酒员对该指标打分的平均值。该问题中的10个指标分别为:外观澄清度、外观色调、香气纯正度、香气浓度、香气质量、口感纯正度、口感浓度、口感持久性、口感质量、平衡/总休评价。根据t检验的原理,对荀萄酒配对样品进行t检验之前我们要对样品进行正态性检验。首先我们根据附件一并处理表格中的数据,得到配对样品的两组数据,绘制红葡萄酒配对样品表格部分数据如表1表1红葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)2.3.18.4红29.6红263.63.78.8红273.73.78.8白葡萄酒配对样品表格部分数据如表2:表2白葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)白17.78.4白22.93.19.1日26白273.778.8从上表中我们能看出,将白葡萄酒和红葡萄酒中的每个指标分别进行样品的配对后,每一个指标的配对结果有27对,每一对的双方分别是1组和2组的评酒员对该指标的评分的平均值。3.3.1样本总体的K-S正态性检验配对样品的t检验要求两对应样品的总体满足正态分布,则总体中的样品应该满足正态性或者近似正态性,样本的正态性检验如卜以红葡萄酒的澄清度的27组数据为例分析:利用SPSS软作绘制两样品的直方图和趋势图如图1所示:图1红葡萄酒澄清度两组数据自方图我们假设两组总体数据都服从态分布,利用SPSS软件进行KS忙态性检验的具体结果见附录2.3。两组数据的近似相伴概率值P分别为0.239和0.329,大于我们一般的显著水平0.05则接受原来假设,即两组红葡萄酒的澄清度数据符合近似正态分布同理可用SPSS软件对其他指标的正态性进行检验,得到结果符合实际猜想,都服从近似正态分布。3.3.2葡萄酒配对样品t检验步骤两种葡萄酒的处理过程类似,这里我们以对红葡萄酒谜价结果的差异的显著性分析为例。step1:我们以第一组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布〃σ,以第二组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布μσ。我们已分别从两总体中获得了抽样样本和,并分别进行两样品相互配对。(具体数据见附录2.1)Step2:;引进一个新的随机变量,对应的样本为将配对样本的t检验转化为单样本t检验Step3:建立零假设4=,构造t统计量;Step4:利用SPSS进行配对样品t检验分析,并对结果做出推断3.4显著性差异结果分析3.3.1红葡萄酒各指标差异显著性分析由SPSS软件对红葡萄酒各指标的配对样品讠枍验后,得到各指标的显著性概率分布表。(结果如表3所示)表3红葡萄酒酒各指标显著性概率P指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度‖香气质量P0.6140.0020.1510.1000.010指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体P0.4370.1580.2510.0550.674由统计学知识,如果显著性概率P显著水平α,则不能拒绝零假设,即认为两总体样本的均值不存在显著差异。则根据表3可得:两组评酒员对红葡萄酒各项指标的评价中除外观色调、香气质量存在显著性差异以外,其他8项指标都无显著性差异。3.3.2白葡萄酒各指标差异显著性分析代入白葡萄酒的评价数据,重复以上步骤,得到白荀萄酒各指标的显著性概率分布表。(结果如表4所示)表4白葡萄酒各指标显著性概率P分布表指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度香气质量P0,2990.0890.930.2380.714指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体0,0000.0050.8630.0000.00l分析表4可得:两组评酒员对白葡萄酒各项指标的评价中只有凵感纯正度」感浓度、凵感质量、平衡/整体评价存在显著性差异,其他6项指标都无显著性差异3.3.3葡萄酒总体差异显著性分析(1)红葡萄酒总体差异显著性分析该问题的附件中已经给出了10项指标的杈重,因此将10项指标利用加权合并成总体评价。对于红葡萄酒两组评价结果构造两组配对t检验。得到显著性概率P=0.030
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