probability - 如何按白天对正态分布传感器测量进行建模？

Question

我有一个传感器，每 x 分钟给我一些价值。在我的数据库中，我存储按小时分组的值。所以输入域是 0 到 23 之间的整数。我想学习高斯分布的参数（均值和方差）。最后，我想在任何给定时间（一天中的小时）获得某个测量水平的概率。

问题是分布的高峰可能在午夜，而下午可能是最低点。在这种情况下，我不知道如何用高斯对其建模，因为正态分布似乎不适合“圆形”域（23h 之后是 0h 而不是 24h，所以它不是真正连续的）。

这怎么能建模？我可以在这里使用正态高斯还是应该使用另一种概率模型？

例子：

在这里，我希望模型的均值 = 23 或 0。但我想当我在这里学习参数时，均值正好在中间，因为高斯只有一个峰值。

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