如何看待有人质疑淘宝双十一数据造假，并在4月份成功预测今年销售额为2680亿？ 第1页

这个问题根本不在于高次拟合的问题。

如果只是想拟合出一条平滑的曲线的话， 确实像某答案说的，四次拟大象，五次鼻子晃。

问题在于：

1 二次多项式就可以拟合。

2 拟合的精度高， 三个9级别的。

3 原博作者不止是拟合， 他还用他回归出的模型，预测了2019年的数据，误差1%之内。

4 客观世界中销售数据是一个复杂问题，受无数因素影响，不该是二次或者三次多项式就可以描述的(原文这里用词是拟合，评论里有人指出，改为描述)。

综上所述， 才断定销售数据并非自然销售数据（例如很多答主说的先定KPI后强行补贴完成）。

各种说其他数据，例如茅台，美国GDP也能拟合的。 拜托你们用二次或者三次回归的模型， 来预测下2019年茅台的销售额和美国的GDP增长率？ 我们明年检验下？

补充: 美国名义gdp总量年度之间相对稳定，对于某年来说，1%的gdp总量差异在经济学上有显著差别，而数据1%视觉上又给人很小的感觉，会视觉上缩小预测的误差。所以用gdp增长率代替名义gdp总量更能反应预测的准确度。

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补充答案。。多年不学数学了，但是excel还是会玩的，如果下边计算有错误，欢迎数学大佬指出我修改。

很多人说预测美国gdp也很准的，我就来预测一下美国的gdp。前文说了，美国gdp1%是有显著的经济学意义的(也就是预测有1%的误差几乎可以说是狗头经济学家了，和双11误差1%完全不是一个概念)，所以我对数据做标准化处理，来看预测偏离多少个标准差。当然，美国19年数据还没出，我只能用08-17数据来预测18数据。

上图。

上边是原始数据，后边是标准化(x-样本均值/样本标准差)过的数据(标准化后样本均值0，标准差1)

可以看出，2018年预测值和实际值差了0.35个标准差。

没有对比就没有伤害，来看看淘宝双11的。

差距还不到0.01个标准差。

评论里有大佬提到了非平稳序列问题，我去查了下资料，大致意思就是非平稳序列可能会产生伪回归，所以回归中建议使用时间序列的一阶差分（这个我也不懂，也有大佬提出了相反意见：如何看待有人质疑淘宝双十一数据造假，并在4月份成功预测今年销售额为2680亿？）。所以对此我不做什么评价，只计算下数据。

由此预测出的2019年增量和实际差了34亿，大约0.17个标准差。

用511加2135，得出2019年预测值为2646，实际销售额为2680，误差34/2680=1.27%。

也就是说用一阶差分来预测2019年双11销量，误差为1.27%。