关于回归分析中非线性拟合问题

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我有一个数据集，包括日期，因变量Y以及几个自变量X，在做非线性拟合的时候，发现R平方很小，试了好几个表达式都不行。
想问下是什么原因。
另外附上数据集，希望哪位大侠能够不吝赐教，给予小弟一些指导，先谢谢了！

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关键词：回归分析 非线性 是什么原因 数据集 自变量 回归分析

沉默的大蛇丸 发表于 2014-11-3 18:34
我有一个数据集，包括日期，因变量Y以及几个自变量X，在做非线性拟合的时候，发现R平方很小，试了好几个表达 ...

R小不能说明你的回归无效啊！

很小，也没什么，就事论事。

macc891207 发表于 2014-11-3 18:50
R小不能说明你的回归无效啊！

但是一般来说，R方不是决定拟合程度的吗？R方越小，说明拟合的越不好，那用它来预测的话，准确率会下降的。

clx0200 发表于 2014-11-4 10:00
很小，也没什么，就事论事。

小的话说明曲线拟合不太好，那用来预测的话精度就会很小的吧

顶，希望大大们能够不吝赐教，谢谢！

沉默的大蛇丸 发表于 2014-11-4 13:43
小的话说明曲线拟合不太好，那用来预测的话精度就会很小的吧

R是说你所选用的解释变量解释的因变量的变动成分的权重，R小的话只是说你选的自变量并不是影响因变量的重要因素。但是只要各自变量的t检验，F检验过得去的话，说明你的自变量确实是有影响的，这就够了

macc891207 发表于 2014-11-4 14:14
R是说你所选用的解释变量解释的因变量的变动成分的权重，R小的话只是说你选的自变量并不是影响因变量的重 ...

R很小的话，说明自变量并不是影响因变量的主要因素，是不是意味着预测时精度会下降呢，因为主要解释变量并没有包含在里面。

沉默的大蛇丸 发表于 2014-11-4 15:19
R很小的话，说明自变量并不是影响因变量的主要因素，是不是意味着预测时精度会下降呢，因为主要解释变量并 ...

有些回归只是看指定的自变量对因变量的影响，并不是完全起到预测作用。如果只是看指定的自变量对因变量的影响的话，只看t和F就可以了，这两个才是你说的精度。

谢谢你的解答，我用傅里叶级数展开做的非线性拟合，但是对于输出结果，并没有看到t和F在哪，下面上传了几张图，是我做实验的结果。能麻烦你帮我看一下吗？
先谢谢!