我有一个包含1个目标变量和6个预测变量的数据。它是时间独立数据，因为它是没有任何时间戳的传感器数据。 单独绘制时，目标变量与所有预测变量均呈线性关系，但其值似乎呈规律性。甚至使用ts（）也会使数据无用，因为所有六个预测变量在重复模式时都不同，即第一个变量在第15行之后重复，第二个在20行之后重复，第三个变量在第6行之后重复，依此类推。 。 因此，没有这样的频率可以精确给出图案。 所有六个变量都高度相关。使用PCA只会提供一个有用的组件。 但是我主要担心的是，由于数据本身在重复，因此该模型可能是错误的。
有什么方法可以很好地模拟这个问题？ （最好在R中）。