2.1数据采集系统地收集了新余钢铁公司煤场19992000年所采集煤样的化验数据，包括发热量（Qb>ad）、工业分析数据（Ad、V）等，共计87组数据。
2.2自变量的确定在获得以上数据的基础上，确定用回归分析来建立经验公式；在这里，我们是用工业分析数据来预测煤炭发热量，因而发热量（Qbiad）是因变量，工业分析数据（Ad、Mad、Vw）是自变量。
2.3自变量基准的统一工业分析的各项指标在测试时基准是不一致的，其中灰分（Ad）是以干燥基为基准的，挥发分（Vw）是以干燥无灰基为基准的，而水分（N）是以空气干燥基为基准的。从理一各变量的基准，将Ad、Vw换算成A，这样一来就可以与N、Qw处于同一基准了。计算公式如下：3回归分析的计算3.1回归模型取自变量：cM，xAd，xfVd，因变量选择三元线性方程为回归分析的数3.2参数的最小二乘估计；则回归方程为：将Ad、Vi代入，得：3.3回归方程的显著性检验：0.9915013>0.353，所以回归方程十分显著，有实用意义。
=4.04：F=1606.98>4.04，所以回归方程显著，有实用价值。
表1方差分析表方差来源平方和自由度均方统计查显著性回归剩余总合3.4回归方程的应用回归方程的应用包括两个方面：一方面，由于煤炭的工业分析数据较多，发热量的数据较少，而燃烧生产又需要了解发热量的状况，这时可用煤炭的工业分析数据来预测发热量：另一方面，发热量的测值是否合理，是否出现大的偏差，可以用煤炭工业分析数据计算得到的预测发热量来校核实测发热量。
3.5回归方程的修正煤场的煤源不是一成不变的，煤质也不是一成不变的；随着时间推移，煤场的煤源、煤质都会发生变化；这时，作为一项日常性的工作，应不断地跟踪测试煤炭的各项指标，经常地修正回归方程，以反映当前的煤质状况，满足生产的需要。
4结束语煤炭发热量是煤质研究和评价工作中的一项重要指标；根据工业分析的数据，运用经验公式计算煤炭发热量，可以节约测试时间和测试费用；计算机的应用与普及为运用经验公式来计算发热量成为必要和可能。
87组煤样的Qb>ad、Ad、MV化验数据；运用煤的工业分析数据（Ad、M、Vw）作为自变量、发热量（Q）作为因变量，统一了各自变量的基准，建和F-检验法进行检验，表明回归方程显著，有实用价值；该方程可用于预测发热量和校核实测发热量。
随着时间推移，煤场的煤源、煤质都会发生变化，不断地跟踪测试煤炭的各项指标，经常地修正回归方程，这是一项日常性的工作。
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