こう答えてしまうと身も蓋も無い回答になってしまいますが､私ならこのﾃﾞｰﾀで回帰分析は行ないません｡理由は単純で一番肝心な8月のﾃﾞｰﾀとしても不備があり､説明変数が不足しているからと考えるからです｡

東京電力の発電量というよりも電力消費量で考えるべきだとは思いますが､
東京電力管内の総電力消費量＝東京電力管内の企業における電力消費量＋東京電力管内の家庭における総電力消費量＋その他東京電力管内の社会ｲﾝﾌﾗによる電力消費量

8月が何が問題かというと､所謂お盆休みとか夏休みがありますので工場までもが休むんですね｡さらに帰省をしますので人口も影響を受けます｡

さらに､家庭でｴｱｺﾝを使うかどうかは体感温度の影響を受けますから段々暑くなっていく春先から夏場にかけてと､その逆で段々寒くなっていく秋口から冬にかけて同じﾓﾃﾞﾙが使えるとは思えません｡

どうしても､ここにあるﾃﾞｰﾀだけを使って回帰分析をするというのなら各年の同じ月別にﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞする｡といった手法を使います｡

その際は一次でいいでしょう｡

また､本来の質問に戻りますが､10次など高次の計算式を当てはめようとすると補間はまだよしとしても､補外の場合で発散することが多いので私は薦めません｡

温度と発電量の関係を考えると2次式くらいの関係だと予想できます｡つまり温度が低い時(冬)と高い時(夏)に消費量が上がる｡この予想を前提に考えると､使用するのは2次式までに留めるのが無難だと思います｡3次式などを使用して統計結果として良い結果が出ても､それは統計上の偶然の数字と解釈され､科学上の意味を持ちません｡

温度と発電量で散布図を書いてみたらどうですか？その散布図を見て､その図の上に更に予想される曲線をRなどのｿﾌﾄで書けば分析案が見えると思います｡

高次(例えば8乗とか)まで入れた場合にｻﾝﾌﾟﾙ数が80しかなければ統計上の偶然の数字でしか無いと思います｡また温度と発電量のような関係を考える際にｻﾝﾌﾟﾙ数を増やしたところで高次の統計結果を説明できるようには通常はなりません｡