... и если вы знаете немного о моделях и фитинга: я вижу это как задачу аппроксимации. например принимать все максимальные значения точек для данных скользящего и перекрывающего интервала (т.е. "верхние точки") И приблизить их с помощью линейной функции. (Это также линейно, если взять логарифм). Затем остаточный может быть вычислена с использованием нормы Л-1 или L-2. L-1 referrs к точке 1 из AREPO, L-2 является его / ее вторым пунктом.
Расширенные монтажники данных могут также рассмотреть возможность назначения весов точек, например последние точки имеют экспоненциально больший вес, чем первых. например в Python / NumPy: np.exp (np.linspace (-1, 0, 10)), если у вас есть 10 очков.
в Питоне "statsmodesl" это МНК и ВНК.
... и если у вас есть больше очков, чтобы соответствовать и хотят принимать во внимание выбросы, смотрите в RLS: http://statsmodels.sourceforge.net/devel/examples/generated/example_rlm.html