进口朝鲜无烟煤的品质数据，拿来做回归还挺合适的。118 批次样本，数据量不算小，指标也够丰富。像是灰分、全水这些指标波动挺大，对固定碳和低位发热量影响也不小。你要是搞煤炭质量检测的，可以顺手套回归方程用来做质控，省事不少。
灰分和高位发热、全水和低位发热这些指标之间的相关性还蛮显著的，用来做建模挺有价值的。而且像挥发分、氢含量这种参数，稳定性还不错，建模时不用花太多心思去做平滑，能省一堆数据清洗时间。
你要是手上有点煤炭相关的数据，想拿来跑个回归试试，可以参考下面这几个资源。我自己用过多元回归和MATLAB 实现 LASSO那篇，建模流程写得挺清楚的。
- 多元回归规范：基础不扎实的可以从这篇开始看，讲得比较系统。
- MATLAB 实现 LASSO 回归：适合搞精细建模，做变量筛选挺方便的。
- 回归的基本流程：流程导向强，新手上手没压力。
如果你常做煤炭或能源类的数据，建议把这些方程封装成工具函数，用在Pandas或Excel里都挺顺手的。嗯，数据质量一好，回归效果就靠谱，记得先做下异常值哦～