1. Régression Linéaire

Ce qu'il fait: Suppose une dégradation constante par kilomètre. Trace une ligne droite partant de 100 % (neuf).

Utilité: Fournit le pire scénario. Utile pour une planification conservatrice et les limites de garantie.

2. Racine Carrée (√km)

Ce qu'il fait: Modèle une dégradation intense au début qui ralentit avec le temps. Reflète la croissance de la couche SEI.

Base scientifique: La Loi de Fick (diffusion ionique) prédit que la croissance de la couche SEI suit une relation √t.

3. Loi de Puissance

Ce qu'il fait: Ajuste un exposant b variable. Quand b ≈ 0.5, le comportement correspond au modèle √km.

Base scientifique: Le NREL identifie b ≈ 0.5 comme valeur typique pour le vieillissement calendaire en LFP.

Qu'est-ce que le R² (R-carré) ?

Le coefficient de détermination R² mesure la proportion de variabilité expliquée par le modèle (de 0 % à 100 %).

• R² > 80% Excellent ajustement, prédiction très fiable
• R² 50-80% Ajustement modéré, prédiction utile
• R² < 50% Ajustement faible, prédiction indicative

Le modèle avec le plus haut R² est marqué comme "Meilleur modèle".

Score de Confiance (0-100)

Indique la fiabilité des prédictions basée sur trois facteurs :

• enregistrements (max 30 pts): Plus d'échantillons = meilleure précision statistique
• Couverture km (max 40 pts): Données à haut kilométrage = meilleure extrapolation
• R² maximum (max 30 pts): Meilleur ajustement du modèle dominant