Конечно. Сначала сложи данные в таблицу временного ряда: вес, повторения, отдых, дата тренировки. 1. Прогони простой линейный регрессионный анализ: вес против номера тренировки – чтобы увидеть угол наклона тренда. 2. Наложи скользящее среднее (например, за 5 тренировок) – это сгладит шум и покажет реальный тренд. 3. Посчитай остатки; если дисперсия остатков начинает падать, ты выходишь за пределы плато. 4. Чтобы получить вероятностный прогноз, используй модель байесовского обновления: установи априорную вероятность твоего рекорда, обновляй её результатами каждой тренировки. 5. В конце, проведи логистическую регрессию с предикторами, такими как вес предыдущей тренировки, дни отдыха и суммарный объем; если предсказанная вероятность больше 0.8, это твой “статистически вероятный” период для рекорда. Продолжай итерации по мере сбора данных — каждая новая тренировка — новая точка для уточнения модели. Удачи!