数据拟合回归多项式系数及R平方值的困惑，求大神释疑

俊小鸭

如图，我需要计算两列数据的拟合相关情况，需要计算R平方的值，在论坛搜索了其他大神的指引，用Linest函数求得系数，用此方法，可以实现95%以上的数据列能得到正确数据，但是我发现有5%的数列，用LINEST函数计算出来的数据，和比尔盖茨计算的数字不一致，后果就是直接导致R平方的值有误差，误差还很大，本例误差将近一倍。问题到底出在哪里呢？论坛里面用Linest函数的方法我仔细看了，应该没问题，要不也不会有95%的数据和比尔盖茨算的保持一致。但是就是那5%，我死活找不到原因，求大神帮忙分析一下。




补充说明，图表我用的动态数据源，范例里我懒得改成固定数据源，对结果不造成影响，只是避免误导各位大神，这里解释一下。

astupig

你这个已经是过拟合了。。。看看这个图：第一个是欠拟合(underfit); 第二个是正常拟合(just right); 第三个是过拟合(overfit)

俊小鸭

astupig 发表于 2019-12-17 08:19
你这个已经是过拟合了。。。看看这个图：第一个是欠拟合(underfit); 第二个是正常拟合(just right); 第三个 ...

这是自动生成的，按道理来说，拟合应该是可以计算出来的，比如说6次方，5次方，4次方，3次方的系数是0，这样就不存在过拟合了。但是一旦高次方的系数不为0，那么就说明过拟合的R平方更精准，我这样理解对吗？

俊小鸭

没人能回答吗？？看来我这个问题太难了