吸光值回归方程是化学分析中常用的一种方法，它可以通过测量吸光度和样品浓度之间的关系来确定未知样品的浓度。在分析中，吸光值是指物质溶液所吸收的光的量，它与物质浓度之间具有一定的关系。吸光值回归方程就是建立吸光值与浓度之间的数学模型，从而实现对未知样品浓度的精确测定。

吸光值回归方程的求解需要借助统计学中的线性回归分析方法。通常，我们需要先准备一系列已知浓度的标准溶液，并对其进行测量，得到对应的吸光值数据。然后，将这些数据进行统计分析，建立吸光值与浓度之间的线性关系。

在回归分析中，我们需要使用最小二乘法来求解吸光值回归方程。最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它通过最小化误差平方和来确定最佳的回归方程。误差平方和是指实际吸光值与回归方程预测值之间的差的平方和，通过最小化误差平方和，我们可以得到最佳的回归方程。

具体来说，我们可以使用Excel等电子表格软件来进行吸光值回归方程的求解。首先，将已知浓度和对应的吸光值数据输入到Excel中，然后使用内置的回归分析函数进行计算，得到回归方程的系数和截距。根据得到的回归方程，我们就可以对未知样品的吸光值进行预测，从而计算出其浓度。

需要注意的是，吸光值回归方程的求解需要保证数据的准确性和可靠性。因此，在进行分析时，我们需要严格控制实验条件，确保测量结果的精确度和准确性。同时，还需要进行数据的统计分析和验证，以确保回归方程的可靠性和有效性。