使用SPSS的逻辑斯谛回归预测煤与瓦斯突出敏感指标

"这篇论文探讨了利用SPSS软件和逻辑斯谛回归模型在煤与瓦斯突出预测中的应用，旨在确定预测敏感指标。通过对某煤矿掘进工作面的数据分析，研究发现逻辑斯谛回归方法与传统的'三率'法得出的敏感指标一致，并且其结合了定量与定性参数，提供了更为科学合理的预测依据。" 煤与瓦斯突出是一种严重的煤矿灾害，对矿工的生命安全构成极大威胁。因此，准确预测煤与瓦斯突出的发生对于煤矿安全生产至关重要。本研究中提到的“敏感指标”是指那些对煤与瓦斯突出有显著影响的因素，如地质构造、煤层透气性、瓦斯压力等。 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）是一种广泛应用的统计分析方法，尤其在处理二分类问题时，如疾病诊断、市场预测等。在这个模型中，它通过构建一个非线性的概率模型来描述因变量（如煤与瓦斯突出的发生与否）与自变量（如地质条件、瓦斯含量等）之间的关系。逻辑斯谛回归的核心是将连续的线性预测值转换为介于0和1之间的概率值，这使得它可以处理离散的、二元的响应变量。 在本文的研究中，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）作为一种强大的统计分析软件，被用来执行逻辑斯谛回归分析。通过对某煤矿掘进工作面的突出预测指标样本进行分析，该方法成功地识别出了一些关键的敏感指标。这些指标不仅与传统的“三率”法（通常涉及突出频率、突出强度和突出危险区比例）相吻合，而且由于逻辑斯谛回归能够同时考虑定量（如数值数据）和定性（如类别数据）参数，使得其预测结果更为全面且有说服力。 "三率"法是一种基于历史数据和经验的预测方法，侧重于统计分析。然而，逻辑斯谛回归在考虑历史数据的同时，还能够捕捉到不同参数间的相互作用和复杂关系，从而提供更为科学的预测模型。这种方法的使用有助于煤矿企业更好地理解煤与瓦斯突出的风险因素，制定更有效的预防措施，提升煤矿安全生产水平。 本文通过实际案例展示了逻辑斯谛回归在煤与瓦斯突出预测中的应用价值，为煤炭行业的安全管理和决策提供了新的工具和思路。这一研究结果对于未来其他煤矿的安全评估和灾害预防也具有重要的参考意义。