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[摘 要]介绍了用Excel对煤质数据进行回归分析的方法，对煤矿商品煤的灰分、水分和发热量进行回归分析，导出的回归方程对其煤质化验与商品煤煤质检验工作有一定的指导作用。
[关键词]Excel；煤质化验；回归分析
中图分类号：TP267 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）10-0277-01
1回归分析的概念
回归分析，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
目前回歸分析的方法需要在大量统计数据资料基础上进行，还需操作者有较高的数学基础和数据处理技能。手工处理数据，周期长、难度大、效率低、精度低、劳动强度高。Excel中为用户专门设计了一个数据处理单元——分析数据库，使煤质数据处理这项繁琐的工作变得简单方便。
2回归分析在煤质测试中的优势
在煤质测试过程中，各项指标由于受其不同的成因和环境影响，煤质指标表现各异，不能按某一规律作为惟一确定。再加之在测试过程中有时总会有难以预料的主客观因素影响，导致某些测试项目结果会产生较大偏差。如何保证测试结果准确可靠，如何对某一煤质指标的情况在不进行测试情况下而通过用已知的煤质数据进行预测，这里回归分析可提供有利的帮助。
从事煤质研究的专家和前辈们，利用已经回归分析的方法已总结出一系列的反应煤质各指标间相互关系的统计函数（也称作经验公式）。但是由于煤质的变化受其成煤环保和煤炭赋存的地质条件影响较大，利用已有的统计函数处理数据结果误差可能较大，而如果在-一个较小区域内（例如一个矿井），用回归分析方法，其结果可较为准确，其代表性、真实性、浮现性也会更好。目前回归分析的方法需要在大量统计数据资料基础上进行，还需操作者有较高的数学基础和数据处理技能。以往的手工处理数据，周期长、难度大、效率低、精度低、劳动强度高。随着Microsoft Office2000中文版集成汉化版办公自动化软件在国内流行，使煤质数据处理这项繁琐的工作变得简单方便，在Microsoft Ofice2000中文版的Excel中为用户专门设计了一个数据处理单元《数据处理》。
3数据处理
（1）在“工具”菜单中，单击“数据分析”命令。
（2）在“分析工具”列表框中，选择想要使用的工具。
（3）确定数据中的因变量（Y）为发热量，自变量（X；）为全水分和自变量（X2）为灰分。
（4）根据界面的提示，各项选择确定正确无误后，点击确定键，以下是以Hd为因变量，以Mad、Ad、Vd、St.d、Nd、Od、Cd为自变量的多元回归函数的界面。
①多元回归函数：
YH=69.72823-0.71111*Mad-0.6900Ad+0.030444Vd一0.69494* St.d-0.16669*Nd一0.71366*Od-0.69736*Cd
②R检验：R=0.985083，R2=0.970388
③F检验：F=140.4449
当a=0.05时、F0.05（7-1，38-7）=2.42说明回归效果非常显著。
④残差分析：系统残差为SS=0.464796扰动项方差为MS=0.015493
aO aM，aA，aV，aS，aN，aO，aC的标准差为为：6.819582 0.065478 0.069804 0.008426 0.073213 0.234339 0.0673 0.069009
t的统计量分别为：10.22471-10.8603-9.88503 3.612913-9.49197-0.71131一10.604一10.1052
⑤各系数的置信区间分别为：
55.800<80<83.6556；-0.8448 从以上数据分析可知，利用所配置数据分析的回归分析功能对煤质数据间进行分析是可行的、方便的、简单的。所产生的多元回归函数是可信的。
4结语
以上对计算公式的导出与验算表明，使用Excel的数据分析功能对煤质指标进行回归分析简单易行，具有较强的实用性。
对于煤质管理、选煤厂技术检查等工作来说，使用Excel的数据分析具有重要的意义。
参考文献
[1]赵鹏，浅谈用EXCEL对煤质数据进行回归分析[J]，河北煤炭，2006（6） .
[2]李秉纲，三河尖煤矿商品煤质量回归分析[J]，煤炭科技，1999（3） .
[3]李春林，回归分析在煤质分析中的应用[J]，徐煤科技，1995（1），
[关键词]Excel；煤质化验；回归分析
中图分类号：TP267 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）10-0277-01
1回归分析的概念
回归分析，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
目前回歸分析的方法需要在大量统计数据资料基础上进行，还需操作者有较高的数学基础和数据处理技能。手工处理数据，周期长、难度大、效率低、精度低、劳动强度高。Excel中为用户专门设计了一个数据处理单元——分析数据库，使煤质数据处理这项繁琐的工作变得简单方便。
2回归分析在煤质测试中的优势
在煤质测试过程中，各项指标由于受其不同的成因和环境影响，煤质指标表现各异，不能按某一规律作为惟一确定。再加之在测试过程中有时总会有难以预料的主客观因素影响，导致某些测试项目结果会产生较大偏差。如何保证测试结果准确可靠，如何对某一煤质指标的情况在不进行测试情况下而通过用已知的煤质数据进行预测，这里回归分析可提供有利的帮助。
从事煤质研究的专家和前辈们，利用已经回归分析的方法已总结出一系列的反应煤质各指标间相互关系的统计函数（也称作经验公式）。但是由于煤质的变化受其成煤环保和煤炭赋存的地质条件影响较大，利用已有的统计函数处理数据结果误差可能较大，而如果在-一个较小区域内（例如一个矿井），用回归分析方法，其结果可较为准确，其代表性、真实性、浮现性也会更好。目前回归分析的方法需要在大量统计数据资料基础上进行，还需操作者有较高的数学基础和数据处理技能。以往的手工处理数据，周期长、难度大、效率低、精度低、劳动强度高。随着Microsoft Office2000中文版集成汉化版办公自动化软件在国内流行，使煤质数据处理这项繁琐的工作变得简单方便，在Microsoft Ofice2000中文版的Excel中为用户专门设计了一个数据处理单元《数据处理》。
3数据处理
（1）在“工具”菜单中，单击“数据分析”命令。
（2）在“分析工具”列表框中，选择想要使用的工具。
（3）确定数据中的因变量（Y）为发热量，自变量（X；）为全水分和自变量（X2）为灰分。
（4）根据界面的提示，各项选择确定正确无误后，点击确定键，以下是以Hd为因变量，以Mad、Ad、Vd、St.d、Nd、Od、Cd为自变量的多元回归函数的界面。
①多元回归函数：
YH=69.72823-0.71111*Mad-0.6900Ad+0.030444Vd一0.69494* St.d-0.16669*Nd一0.71366*Od-0.69736*Cd
②R检验：R=0.985083，R2=0.970388
③F检验：F=140.4449
当a=0.05时、F0.05（7-1，38-7）=2.42说明回归效果非常显著。
④残差分析：系统残差为SS=0.464796扰动项方差为MS=0.015493
aO aM，aA，aV，aS，aN，aO，aC的标准差为为：6.819582 0.065478 0.069804 0.008426 0.073213 0.234339 0.0673 0.069009
t的统计量分别为：10.22471-10.8603-9.88503 3.612913-9.49197-0.71131一10.604一10.1052
⑤各系数的置信区间分别为：
55.800<80<83.6556；-0.8448
4结语
以上对计算公式的导出与验算表明，使用Excel的数据分析功能对煤质指标进行回归分析简单易行，具有较强的实用性。
对于煤质管理、选煤厂技术检查等工作来说，使用Excel的数据分析具有重要的意义。
参考文献
[1]赵鹏，浅谈用EXCEL对煤质数据进行回归分析[J]，河北煤炭，2006（6） .
[2]李秉纲，三河尖煤矿商品煤质量回归分析[J]，煤炭科技，1999（3） .
[3]李春林，回归分析在煤质分析中的应用[J]，徐煤科技，1995（1），