Если я правильно понял.
Есть два набора данных X(напряжение), Y( емкость). Понимаем, что Y замерена с некоторой ошибкой.
Надо найти функцию F(X), такую, чтобы Ф(Ymoд-Y) -- по сути, ошибка между замеренным (Y) и рассчитанным (Yмод) значениями на заданных точках из Х -- была бы в некотором смысле оптимальна (например - минимальна).
F()- в простейшем случае линейная функция, в более сложных случаях- не обязательно.
Если это так то имеем классическую задачу построения регрессионной модели. Имея такую модель можно для произвольного х "предсказать" ожидаемое значение y.
Если-же под Y понимать не сами значения(емкость), а поправки, которые вы вносите на заданных точках Х, то аналогичным образом построенная регрессионная модель будет "предсказывать" поправку, которую необходимо учитывать в произвольной точке x.