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Quantifizierung der b‑Werte

Basierend auf dem Plot aus der vorherigen Übung kannst du sicher eine Vollständigkeitsschwelle von mt = 3 verwenden. Mit dieser Schwelle berechnest du die b‑Werte für den Zeitraum von 1980 bis 2009 und für 2010 bis Mitte 2017. Die Funktion b_value(), die du im letzten Kapitel geschrieben hast und die den b‑Wert sowie das Konfidenzintervall aus einer Menge von Magnituden und einer Vollständigkeitsschwelle berechnet, steht dir im Namespace zur Verfügung, ebenso die numpy‑Arrays mags_pre und mags_post aus der letzten Übung sowie mt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Berechne den b‑Wert und das 95-%‑Konfidenzintervall für Erdbeben von 1980 bis 2009 mit 10.000 Bootstrap‑Replikationen.
  • Berechne den b‑Wert und das 95-%‑Konfidenzintervall für Erdbeben von 2010 bis Mitte 2017 mit 10.000 Bootstrap‑Replikationen.
  • Klicke auf "Antwort senden", um die Ergebnisse auf dem Bildschirm auszugeben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute b-value and confidence interval for pre-2010
b_pre, conf_int_pre = ____(____, ____, ____=[____, ____], ____=____)

# Compute b-value and confidence interval for post-2010
b_post, conf_int_post = ____

# Report the results
print("""
1980 through 2009
b-value: {0:.2f}
95% conf int: [{1:.2f}, {2:.2f}]

2010 through mid-2017
b-value: {3:.2f}
95% conf int: [{4:.2f}, {5:.2f}]
""".format(b_pre, *conf_int_pre, b_post, *conf_int_post))
Code bearbeiten und ausführen