问什么样的回归适合这种数据集(从可回收电池电池)？

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我获得了以下数据集，大致以以下形式显示：

• 不是的。充放电周期:1 2 3 4.(对100)
• 采购产品容量(每个相应周期结束时)：1.0 0.998 0.992 0.991 .(第100周期约在0.7至0.85之间)

如果我有大约250个细胞的这类数据，那么有什么好的方法来回归呢？

让回归方程是

Y= f(x)

其中x是不。循环和y是容量。

我想用模型来预测任何新的细胞在第100周期的容量，以及早期周期(大约到20或30周期)的容量。

那么，对于y= f(x)，尝试单变量回归合适吗？事实上，循环的数量似乎只是索引每个有序循环的一个标签(在某种意义上)。那么，在这种情况下，作为自变量或特性，它是否起作用(或有任何意义)？

否则，我也有数据的时间通过，电压，电流等，在每个周期，可以用来确定相应的容量(或变化的容量)。我应该使用这个来建模容量，而不仅仅是使用循环的no (有序)吗？

如果您提供任何建议或介绍一些参考(包括数据集/代码公开可用，最好是在R或Python中)，我们将不胜感激。