这是数据：

l <- data.frame(date = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24))

k <- data.frame(cost = c(25,20,18,15,5,0,0,0,10,15,30,40,45,34,26,20,10,7,4,4,15,34,57,62))

m <- cbind(l,k)

ggplot(m, aes(m$date,m$cost)) + geom_line()

这是我得到的图表：

什么是好的预测模型？如果我对最大值和最小值进行子集化，我想我可以使用多项式回归。请参阅下图以更好地理解。（红色代表最大值，蓝色代表最小值，线条是使用油漆创建的来解释一个点）

另一种方式，我不知道它叫什么，但我认为他们用它来预测天气，不确定获得下面蓝线的公式会是什么样子。（请看下图以更好地理解）

什么是获得蓝色拟合线并预测以红色突出显示的点的合适公式？