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    清香型白酒香氣成分的Logistic模型設(shè)計(jì)

    2014-03-14 01:22:50陳引蘭胡曉翠朱寶兵
    關(guān)鍵詞:香型乙酯釀酒

    陳引蘭,尹 婷,胡 晴,胡曉翠,朱寶兵,陳 琴

    (湖北師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖北 黃石 435002)

    0 引言

    白酒的主要成分是乙醇和水,二者約占總量的98%以上,其余的微量成分含量不到2%,其中包括高級(jí)醇、有機(jī)酸、酯類、多元醇、酚類及其他族化合物。白酒中的微量成分雖然含量極少,但對(duì)白酒品質(zhì)卻有極大影響,決定白酒的香氣和口味,構(gòu)成白酒的不同香型和風(fēng)格。按照主體的香氣成分,白酒可分為:清香型、濃香型、醬香型、兼香型、藥香型等。

    白酒中的微量成分與酒質(zhì)香型有重要關(guān)系,對(duì)此做定性研究的文獻(xiàn)有很多[1-5]。通常濃香型白酒的主體香氣成分為己酸乙酯,清香型白酒的主體香氣成分為乙酸乙酯,而醬香型白酒是天然發(fā)酵產(chǎn)品,實(shí)驗(yàn)證明乳酸乙酯是醬香型酒的特征性成分。然而對(duì)這些微量成分做定量分析的研究卻不多,且大多局限于微量成分的量比關(guān)系[6-9],利用定量數(shù)學(xué)模型研究微量成分對(duì)白酒酒質(zhì)影響的報(bào)道罕見。本文以清香型白酒為樣本,利用SAS軟件,采用Logistic回歸方法建立清香型白酒香氣成分的數(shù)學(xué)模型,定量地分析了各微量成分對(duì)清香型白酒特征的影響。

    1 Logistic回歸理論知識(shí)

    在許多研究中,因變量表現(xiàn)為2個(gè)可能值之一,比如因變量是一個(gè)取值為0,1的二值隨機(jī)變量。以銀行要確定哪些顧客為能夠歸還貸款的人為例。他們要記錄若干自變量以描述這些顧客的可靠程度,然后決定這些自變量是否與二值變量y有關(guān),設(shè)顧客償還貸款,則y=1;顧客不償還貸款,則y=0。下面介紹一個(gè)聯(lián)系二值因變量與自變量的模型。

    (1)

    這個(gè)變換可以直接用p(x)表示成:

    (2)

    βi(i=0,1,2,…,m)的值可以由觀測數(shù)據(jù)用極大似然估計(jì)的方法估計(jì)出來。斜率參數(shù)βi(i=1,2,…,m)則衡量了事件發(fā)生概率與自變量的取值之間的關(guān)聯(lián)程度。當(dāng)βi=0時(shí),事件發(fā)生的概率與xi取值的大小沒有關(guān)系。

    2 Logistic回歸模型建立

    選擇19個(gè)清香型白酒樣本,分析其微量香氣成分的數(shù)據(jù),建立Logistic回歸模型。清香型白酒主體香味成分是乙酸乙酯,其絕對(duì)含量占總酯的50%以上,明顯高于其他香型白酒香味成分。清香型白酒中乙酸乙酯和乳酸乙酯含量占總酯的96.5%, 乙酸乙酯呈清香型,乳酸乙酯呈糟香,它們共同決定了這類香型白酒的主要風(fēng)味特征。設(shè)自變量x1、x2分別為清香型白酒中的香氣成分乙酸乙酯、乳酸乙酯,因變量y為白酒的品質(zhì)等級(jí),y=1為優(yōu)等,y=0為非優(yōu)等。其中樣本的等級(jí)以第5屆白酒評(píng)比結(jié)果為依據(jù)。

    利用SAS軟件對(duì)收集的數(shù)據(jù)按照以上的變量進(jìn)行建模分析。程序如下:

    data model1;

    input y x1-x2;

    cards;

    1 2500 2550

    ……

    0 875.4 490.1

    1 3060 2620;

    proc logistic;

    model y=x1;

    run;

    基本輸出結(jié)果1為:

    Analysis of Maximum Likelihood Estimates Standard

    Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr>ChiSq

    Intercept 1 9.696 0 4.753 7 4.160 3 0.041 4

    x1 1 -0.004 62 0.002 18 4.494 5 0.034 0

    input y x1-x2;

    cards;

    1 2500 2550

    ……

    0 875.4 490.1

    1 3060 262;

    proc logistic;

    model y=x2;

    今年的混合型基金業(yè)績呈現(xiàn)極大分化。數(shù)據(jù)顯示,截至12月26日,2481只混合型基金年內(nèi)平均收益率為-14.13%,其中實(shí)現(xiàn)正收益的有454只,占比18.30%。上投摩根安豐回報(bào)A年內(nèi)業(yè)績達(dá)到14.86%,排在業(yè)績榜首位。值得一提的是,12月26日,今年以來最賺錢混合型基金——中郵尊享一年定期發(fā)布觸發(fā)清盤公告,正式退出年末冠軍爭奪戰(zhàn),上投摩根安豐回報(bào)A順理成章新晉為混合型基金冠軍。目前排在第二的長安鑫益增強(qiáng)A有13.43%,僅落后于第一名1.43個(gè)百分點(diǎn)。

    run;

    基本輸出結(jié)果2為:

    Analysis of Maximum Likelihood Estimates Standard

    Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq

    Intercept 1 24.741 2 37.682 9 0.431 1 0.511 5

    x2 1 -0.028 1 0.042 6 0.435 8 0.509 1

    3 Logistic回歸模型分析

    對(duì)模型的輸出結(jié)果作如下分析:

    1)用全回歸法得到以上輸出結(jié)果1,可得到回歸模型如下:

    (3)

    由輸出結(jié)果1可知:x1的統(tǒng)計(jì)量中“Pr > ChiSq”一欄的p=0.034 0小于顯著性水平0.05,即能通過檢驗(yàn),所以有充分理由拒絕這個(gè)變量的回歸系數(shù)為0的原假設(shè)。另一個(gè)變量的回歸系數(shù)為0,所以清香型白酒香型特征與乙酸乙酯有顯著關(guān)系,而與乳酸乙酯無顯著關(guān)系。

    2)由Analysis of Maximum Likelihood Estimates表中的輸出結(jié)果可知,Pr>ChiSq一欄的p=0.041 4,說明截距項(xiàng)回歸顯著。

    3)由于x1的系數(shù)小于0,所以當(dāng)乙酸乙酯的含量增加時(shí),清香型白酒的酒質(zhì)會(huì)更好。

    4)用全回歸法得到以上輸出結(jié)果2,顯示x2的統(tǒng)計(jì)量中“Pr>ChiSq”一欄的p=0.509 1大于顯著性水平0.05,即不能通過檢驗(yàn),沒有充分理由拒絕這個(gè)變量的回歸系數(shù)為0的原假設(shè),進(jìn)一步說明清香型白酒品質(zhì)與乳酸乙酯無顯著關(guān)系。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 徐成勇,郭波,周蓮,等.白酒香味成分研究進(jìn)展[J].釀酒科技,2002(3):38-40.

    [2] 郭文杰,盧建春.古井貢酒特征香味成分的研究[J].釀酒科技,2001(5):83-85.

    [3] 吳天祥,劉春朝.貴州 12 種代表性白酒特征性香氣成分的研究[J].釀酒科技,2005(9):31-35.

    [4] 周成?。樗嵋阴ピ诘投葷庀阈桶拙浦械闹匾饔肹J].釀酒科技,2004(6):50-52.

    [5] 盧中明,張宿義,吳衛(wèi)宇.氣相色譜內(nèi)標(biāo)法測定濃香型白酒己酸乙酯含量的不確定度評(píng)定[J].釀酒,2009,36(5):53-55.

    [6] 吳三多.五大香型白酒的相互關(guān)系與微量成分淺析[J].釀酒科技,2001(4):82-85.

    [7] 王元太.清香型白酒的主要微量成分及其量比關(guān)系對(duì)感官質(zhì)量的影響[J].釀酒科技,2004(3):27-29.

    [8] 韓興林,王德良,王異靜,等.物理催陳法對(duì)清香型白酒微量成分及酒體結(jié)構(gòu)影響的探討[J].釀酒科技,2009(3):51-53,56.

    [9] 宋波.白酒中各種成分對(duì)酒質(zhì)的影響[J].釀酒科技,2011(12):65-67.

    [10] 黃平,梁滿發(fā).統(tǒng)計(jì)分析與SAS軟件[M].廣州:華南理工大學(xué)出版社,2005.

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