У меня вопрос о бета-распределениях и случайных величинах. Мои данные включают данные о производительности с 2012 по 2016 год на почасовой основе. Я ежемесячно пересчитывал данные, поэтому у меня есть только одно значение для каждого месяца. После этого я создал новый df со всеми значениями месяца, как показано в моем примере кода.
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import beta
import matplotlib.pyplot as plt
output = pd.read_csv("./data/external/power_output_hourly.csv", delimiter=",", parse_dates=True, index_col=[0])
print(output.head())
output_month = output.resample('1M').sum()
print(output_month.head())
jan = output_month[:1]
jan = jan.append(output_month[12:13])
jan = jan.append(output_month[24:25])
jan = jan.append(output_month[36:37])
jan = jan.append(output_month[48:49])
print(jan)
...
months = [jan, feb, mar, apr, mai, jun, jul, aug, sep, okt, nov, dez]
Мой следующий шаг — извлечь случайные числа из бета-распределения на основе прошлых значений каждого месяца. Поэтому я хочу использовать scipypackage и numpy.random. Проблема в том, что я не знаю как... Мне нужно всего 20 чисел, но я не знаю, как я могу определить значение a и b. Мне просто нужно попробовать случайные значения или я могу извлечь соответствующие значения из своих прошлых данных? Я благодарен за каждую помощь!
