我对Beta分布和随机变量有疑问。我的数据包括每小时2012年至2016年的绩效数据。我每月重新计算一次数据,所以每个月只有一个值。之后,我创建了一个新的df,其代码示例中显示了一个月的所有值。
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]
我的下一步是根据每个月的过去值从beta分布中提取随机数。因此,我想使用scipy
软件包和numpy.random
。问题是,我不知道如何……我只需要20个数字,但是我不知道如何确定a
和b
的值。我只需要尝试随机值还是可以从过去的数据中提取相应的值?感谢您的帮助!