如果您需要处理趋势线，或衡量两组数值的相关紧密程度，Excel 中的 RSQ() 函数就是个简单好用的工具。RSQ() 会告诉您，一组范围中的变动有多少可以由另一组范围来解释。本质上，它为两组序列给出 R 平方值。这在从销售分析到科学实验的各种场景中都很有用。
RSQ() 有什么作用？
RSQ() 是 “R-squared（R 平方）” 的缩写，返回两组数组之间的皮尔逊积矩相关系数的平方，在这里也就是决定系数。通俗地说，它显示一组范围中的数值能多好地预测另一组范围中的数值。如果 RSQ() 的结果为 1，表示存在完美的线性关系；如果为 0，则表示完全没有线性关系。
人们常在回归分析或绘制趋势线时使用 RSQ()，用来检验一条直线与数据的拟合程度。
RSQ() 语法与参数
RSQ() 的结构如下：
=RSQ(known_y’s, known_x’s)技术支持
两组范围应包含相同数量的数据点。否则，RSQ() 会返回错误。
需要特别说明：如果您熟悉简单线性回归以及更一般的普通最小二乘线性回归，您可能会注意到 RSQ() 只接受一组 x 值。这是因为 RSQ() 不支持多元线性回归。
RSQ() 示例
假设您想了解广告支出对销售额的预测效果如何。
假设您的数据如下：
|
A
|
B
|
|
100
|
200
|
|
200
|
400
|
|
300
|
600
|
|
400
|
800
|
如果您的数据分别位于广告支出的 A2:A5 和销售额的 B2:B5，您可以输入：
=RSQ(A2:A5, B2:B5)技术支持
该公式返回 R 平方值，显示销售额的变动有多少可以由广告支出的变动来解释。
如何解读 RSQ() 结果
- RSQ() = 1： 存在完美的线性关系。一个变量可无误差地预测另一个变量。
- RSQ() = 0： 两组数据之间不存在线性关系。
- 介于 0 和 1 之间的值： 越接近 1，线性关系越强。
如果像上面的示例那样，B 列中的每个数都恰好是 A 列对应数字的两倍，那么回归线会是一条直线，且广告加倍时销售额也总是加倍。（要是现实中也总如此就太棒了！）
常见错误
使用 RSQ() 时，您可能会遇到以下问题：
-
范围大小不一致： 如果两组范围的行数不同，RSQ() 会返回 #N/A 错误。
-
空白或非数字单元格： 范围内的空白或文本会被忽略，但若缺失太多，可能导致结果误导，或出现错误。这类问题较为隐蔽，请务必小心！
-
仅有一个数据点： RSQ() 至少需要两对数值，否则会得到 #DIV/0! 错误。这是因为只有一个值时，方差/协方差是未定义的。
若结果看起来不对，请检查范围中是否有输入错误或缺失项。
RSQ() 与 CORREL()
您可能在想，为什么要用 RSQ() 而不是 CORREL()？区别在于：
如果您只想看变量是否同向或反向变化，CORREL() 提供的信息更详细；若您关注一个变量的变动有多少是由另一个变量解释的，RSQ() 更合适。
话虽如此，在简单线性回归场景中，我们总可以通过将 CORREL() 的结果平方来得到 R 平方：
=CORREL(A2:A5, B2:B5)^2技术支持
RSQ() 与散点图
如果您曾在 Excel 的散点图中添加趋势线，可能见过图表上直接显示的 R 平方值。那与 RSQ() 基于数据范围返回的数值是相同的。
如果您想在工作表中显示 R 平方而不添加图表，只需在单元格中直接使用 RSQ()。这样它就是一个您可以更方便处理的数值。
如果您还不太熟悉如何在 Excel 中制作出色的可视化，欢迎报名我们的 Data Visualization in Excel 课程，系统讲解所有关键内容。
实用提示
作为技术要点的收尾，以下是一些实用建议：
结论
如您所见，RSQ() 是在 Excel 中衡量一组值对另一组值预测效果的直接而高效的方法。它的用途广泛，例如分析趋势或进行预测。别把结果留给猜测。
接下来，欢迎学习我们的 Data Analysis in Excel 和 Advanced Excel Functions 课程，持续提升您的 Excel（以及统计）技能！
%22%3E%3Cpath%20d%3D%22m-369%200h408v79h-408z%22%20fill%3D%22%237933ff%22%2F%3E%3Cpath%20d%3D%22m-148%200h306v45h-306z%22%20fill%3D%22%23974dff%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E)
%22%2F%3E%3C%2FclipPath%3E%3Cg%20clip-path%3D%22url(%23a)%22%3E%3Cpath%20d%3D%22m76%200h484v36h-484z%22%20fill%3D%22%23974dff%22%2F%3E%3Cpath%20d%3D%22m0%200h384v24h-384z%22%20fill%3D%22%2306bdfc%22%20transform%3D%22matrix(1%200%200%20-1%200%2060)%22%2F%3E%3C%2Fg%3E%3C%2Fsvg%3E)
如果您需要处理趋势线，或衡量两组数值的相关紧密程度，Excel 中的
RSQ()函数就是个简单好用的工具。RSQ()会告诉您，一组范围中的变动有多少可以由另一组范围来解释。本质上，它为两组序列给出 R 平方值。这在从销售分析到科学实验的各种场景中都很有用。RSQ() 有什么作用？
RSQ()是 “R-squared（R 平方）” 的缩写，返回两组数组之间的皮尔逊积矩相关系数的平方，在这里也就是决定系数。通俗地说，它显示一组范围中的数值能多好地预测另一组范围中的数值。如果RSQ()的结果为 1，表示存在完美的线性关系；如果为 0，则表示完全没有线性关系。人们常在回归分析或绘制趋势线时使用
RSQ()，用来检验一条直线与数据的拟合程度。RSQ() 语法与参数
RSQ()的结构如下：known_y’s：因变量的数值（您试图预测或解释的那一组）。known_x’s：自变量的数值（您认为可能用于解释的那一组）。两组范围应包含相同数量的数据点。否则，
RSQ()会返回错误。需要特别说明：如果您熟悉简单线性回归以及更一般的普通最小二乘线性回归，您可能会注意到
RSQ()只接受一组 x 值。这是因为RSQ()不支持多元线性回归。RSQ() 示例
假设您想了解广告支出对销售额的预测效果如何。
假设您的数据如下：
A
B
100
200
200
400
300
600
400
800
如果您的数据分别位于广告支出的 A2:A5 和销售额的 B2:B5，您可以输入：
该公式返回 R 平方值，显示销售额的变动有多少可以由广告支出的变动来解释。
如何解读 RSQ() 结果
如果像上面的示例那样，B 列中的每个数都恰好是 A 列对应数字的两倍，那么回归线会是一条直线，且广告加倍时销售额也总是加倍。（要是现实中也总如此就太棒了！）
常见错误
使用
RSQ()时，您可能会遇到以下问题：范围大小不一致： 如果两组范围的行数不同，
RSQ()会返回#N/A错误。空白或非数字单元格： 范围内的空白或文本会被忽略，但若缺失太多，可能导致结果误导，或出现错误。这类问题较为隐蔽，请务必小心！
仅有一个数据点：
RSQ()至少需要两对数值，否则会得到#DIV/0!错误。这是因为只有一个值时，方差/协方差是未定义的。若结果看起来不对，请检查范围中是否有输入错误或缺失项。
RSQ() 与 CORREL()
您可能在想，为什么要用
RSQ()而不是CORREL()？区别在于：CORREL()返回皮尔逊相关系数 r，用来衡量线性关系的强度与方向。RSQ()返回 R 平方（R²），因此总是介于 0 和 1 之间，专注于“可解释方差的比例”。如果您只想看变量是否同向或反向变化，
CORREL()提供的信息更详细；若您关注一个变量的变动有多少是由另一个变量解释的，RSQ()更合适。话虽如此，在简单线性回归场景中，我们总可以通过将
CORREL()的结果平方来得到 R 平方：RSQ() 与散点图
如果您曾在 Excel 的散点图中添加趋势线，可能见过图表上直接显示的 R 平方值。那与
RSQ()基于数据范围返回的数值是相同的。如果您想在工作表中显示 R 平方而不添加图表，只需在单元格中直接使用
RSQ()。这样它就是一个您可以更方便处理的数值。如果您还不太熟悉如何在 Excel 中制作出色的可视化，欢迎报名我们的 Data Visualization in Excel 课程，系统讲解所有关键内容。
实用提示
作为技术要点的收尾，以下是一些实用建议：
清晰标注数据，避免把 X 与 Y 搞混。
在输入公式前，务必再次确认两组范围大小一致。
若需比较两变量以上，考虑使用回归分析工具，如 数据分析工具库（Data Analysis Toolpak） 或
LINEST()函数。LINEST()还能报告其他模型指标，如 F 统计量和标准误。结论
如您所见，
RSQ()是在 Excel 中衡量一组值对另一组值预测效果的直接而高效的方法。它的用途广泛，例如分析趋势或进行预测。别把结果留给猜测。接下来，欢迎学习我们的 Data Analysis in Excel 和 Advanced Excel Functions 课程，持续提升您的 Excel（以及统计）技能！