У меня есть датчик, который дает мне некоторое значение каждые х минут.В моей базе данных я храню значения, сгруппированные по часам.Таким образом, входной домен является целым числом от 0 до 23. Я хочу узнать параметры для распределения Гаусса (среднее значение и дисперсия).В конце я хочу получить вероятность определенного уровня измерения в любой момент времени (час дня).
Проблема заключается в том, что пик распределения может быть в полночь, а днем может бытьминимум.В этом случае я понятия не имею, как смоделировать его с гауссовским, так как нормальное распределение, кажется, не подходит для «круговых» областей (после 23h приходит 0h, а не 24h, поэтому оно не является действительно непрерывным).
Как это можно смоделировать?Могу ли я использовать нормальный гауссовский код здесь или я должен использовать другую модель вероятности?
Пример:
Здесь я хотел быожидаю, что модель будет иметь среднее значение = 23 или 0. Но я предполагаю, что когда я изучу параметры здесь, среднее будет точно посередине, потому что у гауссианы есть только один пик.