浓香型白酒酒质与其微量成分的关系

陈引兰，尹　婷，陈　琴

(湖北师范学院 数学与统计学院，湖北 黄石　435002)

浓香型白酒酒质与其微量成分的关系

陈引兰，尹婷，陈琴

(湖北师范学院 数学与统计学院，湖北 黄石435002)

摘要：选取32种浓香型白酒作为样本，对其微量成分进行分析，运用SAS统计软件建立了浓香型白酒酒质与其微量成分的Logistic回归模型，并对模型进行统计分析，充分说明各微量成分对浓香型白酒酒质所产生的具体影响。

关键词：浓香型白酒;微量成分;SAS软件;Logistic回归模型

中图分类号：O212.4

文献标识码：A

文章编号：1009-2714(2015)04- 0013- 03

doi:10.3969/j.issn.1009-2714.2015.04.003

收稿日期：2015—09—15

基金项目：2012年度第二批国家级大学生创新创业训练计划项目(201210513012).

作者简介：陈引兰(1974—)，女，副教授，硕士，研究方向为代数学.

0引言

白酒作为现阶段社会交往中用量最大的酒种，其酒质和香型越来越受到人们的关注。而白酒的主要成分是乙醇和水，它们约占总量的98%以上，有的甚至达到99.9%(如伏特加)，其余含量不到2%的微量成分，通常有醇类、有机酸类、酯类、酚类及其它族化合物等。白酒中的这些微量成分含量虽然极少，但是必不可少的，对白酒品质有着极大的影响，决定了不同白酒的不同呈香呈味特征，从而有不同的香型风格的白酒。按照香型划分，常见的有：清香型、酱香型、浓香型、芝麻香型、米香型等等。

白酒中的微量成分极其复杂[1]，与白酒酒质有重要关联。目前，有许多研究人员对此做过定性分析[2~8],可归纳为：清香型、酱香型、浓香型、芝麻香型分别以乙酸乙酯、乳酸乙酯、己酸乙酯、3-甲硫基丙醇为其主要的特征成分，而米香型白酒以R-苯乙醇、乳酸乙酯和乙酸乙酯为其特征成分。而对白酒的微量成分做定量的数学研究却不多，且局限于微量成分的量比关系[8-11]，并没有给出白酒特征成分与酒质的具体数量关系，研究微量成分对白酒酒质影响的定量数学模型的更是空缺。本文正是源于此因，选取32种浓香型白酒作为样本，运用SAS统计软件建立了浓香型白酒酒质与其微量成分的Logistic回归模型，并对模型进行统计分析，充分说明各微量成分对浓香型白酒酒质所产生的具体影响。

1Logistic回归模型建立与分析

两分类反应变量的Logistic回归模型应用非常广泛。例如，保险公司要确定哪些客户是风险客户。为此，我们可以选取若干自变量(也叫解释变量)，来描述这些顾客的风险程度，然后决定这些自变量与风险度y因变量(也叫响应变量)是否有关。当选择响应变量为二值随即变量时，如果客户出险率高，则y=1；如果客户不出险，则y=0.一般的，当响应变量y为二值变量时，y的分布可归结为一个值π=Ρr(y=1)，我们将π与自变量x(可以是多个)的一个线性组合联系起来。π(x)在[0，1] 之间变化，而解释变量的线性组合可以取值于 (-∞，+∞)间任何值。由于概率π(x)∈[0,1]，则

也可以用 π( xα)表示:

其中 βi(i=0,1,2,…,m)为未知参数，可以从观测数据用极大似然估计方法给出，称为斜率参数。

浓香型白酒的主要香味成分有乙酸乙酯、丁酸乙酯、己酸乙酯和乳酸乙酯，而主体香味成分是己酸乙酯(见文[4])。而己酸乙酯较高的相对百分含量决定了这类香型白酒的主要风味特征。我们选取32种浓香型白酒样本，运用SAS统计软件建立了其Logistic回归模型。设解释变量x1,x2,x3,x4分别为浓香型白酒中的微量成分乙酸乙酯、丁酸乙酯、己酸乙酯和乳酸乙酯，响应变量y取二值随机变量，为白酒的品质等级，y=0 时，为次等；y=1 时，为优等。样本的微量成分数据来源于文献[2,4-6,8,10]，而样本品质等级的确定源于中国第五届白酒评比结果。

运用SAS统计软件对32个样本数据按照以上的变量数据建立Logistic回归模型，程序如下：

Title "浓香型白酒品质的评价"

data model1;

i model1;

input x1-x4 y;

cards;

1181.5 211.1 872.7 642.5 0

……

788.1 232.4 1753.3 839.2 1

;

proc logistic;

model y=x1-x4/selection=stepwise;

run;

基本输出结果：

AnalysisofMaximumLikelihoodEstimatesStandardParameterDFEstimateErrorChi-SquarePr>ChiSqIntercept17.09502.53347.84300.0051x31-0.003810.001358.01710.0046

对模型的输出结果作如下分析：

1)用向后逐步回归法得到回归模型如下：

(1)

输出结果中只剩变量x3，表示微量成分己酸乙酯为浓香型白酒的主要香味成分，其 p值为0.0046，小于显著性水平0.05，表示能通过检验，所以有充分理由拒绝变量x3的回归系数为0的原假设，且自变量 x3的回归系数显著，其余3个变量的回归系数为0，所以浓香型白酒酒质与己酸乙酯有显著关系，而与乙酸乙酯、丁酸乙酯和乳酸乙酯无显著关系。

2)由于x3的系数-0.00381<0，所以当白酒中己酸乙酯的含量增加时，浓香型白酒的酒质会更好。综合可知：浓香型白酒以酯类香气为，其酒质与己酸乙酯有显著关系，与乙酸乙酯、丁酸乙酯和乳酸乙酯无显著关系；且己酸乙酯的含量增加酒质更好。

参考文献：

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[11]范金城，梅长林. 数据分析[M]. 北京：科学出版社,2002.

The relations of the quality of

luzhou-flavor liquor with their trace components

CHEN Yin-lan, YIN Ting, CHEN Qin

(College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University,Huangshi435002,China)

Abstract:In this paper, 32 kinds of Luzhou-flavor liquor were selected as samples, the impaction of trace ingredients on the quality of liquor is analyzed . The Logistic regression model of luzhou-flavor liquor with aroma components is established by using SAS statistical software. The statistical analysis of the model shows how the aroma components of luzhou-flavor liquor affects.

Key words:Luzhou-flavor liquor; trace components;SAS software;logistic regression model