Непараметрические распределения количественных данных: Новое в системе Wolfram Language 11

Непараметрические распределения количественных данных

Воспользуемся функциeй WeatherData для получения временных рядов измерений скорости ветра в городе Чикаго с начала 2014 года до конца 2015 года.

In[1]:=

wsts = WeatherData["Chicago", 
  "WindSpeed", {DateObject[{2014, 1, 1}], DateObject[{2015, 12, 31}]}]

Out[1]=

Воспользуемся функциeй Histogram для визуализации распределения скоростей ветра.

In[2]:=

Histogram[wsts, PlotTheme -> "Detailed", FrameLabel -> Automatic]

Out[2]=

Извлечем значения скорости ветра и интерполируем пропущенные значения.

In[3]:=

winds = Values[TimeSeries[wsts, MissingDataMethod -> "Interpolation"]]

Out[3]=

Воспользуемся функциeй SmoothKernelDistribution для построения непараметрической модели скорости ветра в Чикаго при том, что скорость ветра остается неотрицательной величиной.

In[4]:=

ws\[ScriptCapitalD] = 
 SmoothKernelDistribution[winds, 
  Automatic, {"Bounded", Quantity[0, ("Kilometers")/("Hours")], 
   "Gaussian"}]

Out[4]=

Построим непараметрическую модель, где выходная мощность ветровой турбины представляет функцию скорости ветра, для оценки средней мощности полученной энергии для ветровой турбины компании Дженерел Электрик установленной на местности.

In[5]:=

turbine = 
  Interpolation[
   QuantityArray[{{0.`, 0.`}, {0.5`, 0.`}, {1.`, 0.`}, {1.5`, 
       0.`}, {2.`, 0.`}, {2.5`, 0.`}, {3.`, 0.`}, {3.5`, 0.`}, {4.`, 
       36.`}, {4.5`, 66.`}, {5.`, 104.`}, {5.5`, 150.`}, {6.`, 
       205.`}, {6.5`, 269.`}, {7.`, 344.`}, {7.5`, 428.`}, {8.`, 
       528.`}, {8.5`, 644.`}, {9.`, 774.`}, {9.5`, 926.5`}, {10.`, 
       1079.`}, {10.5`, 1211.`}, {11.`, 1342.`}, {11.5`, 
       1401.`}, {12.`, 1460.`}, {12.5`, 1477.`}, {13.`, 
       1494.`}, {13.5`, 1500.`}, {30.`, 1500.`}}, {"Meters"/"Seconds",
       "Kilowatts"}] // Normal, InterpolationOrder -> 1];

In[6]:=