¿Cuándo será el próximo gran terremoto de Parkfield?
El último gran terremoto en la región de Parkfield fue en la tarde del 27 de septiembre de 2004 (hora local). Tu tarea es estimar cuándo será el próximo terremoto en Parkfield, suponiendo el modelo exponencial y también el modelo gaussiano. En ambos casos, la mejor estimación viene dada por el intervalo medio de tiempo, que calculaste en el ejercicio anterior como 24,62 años, lo que significa que el próximo terremoto sería en 2029. Calcula intervalos de confianza del 95% para cuándo será el próximo terremoto suponiendo una distribución exponencial parametrizada por mean_time_gap, que calculaste en el ejercicio anterior. Haz lo mismo suponiendo una distribución normal parametrizada por mean_time_gap y std_time_gap.
Este ejercicio forma parte del curso
Casos prácticos de pensamiento estadístico
Instrucciones del ejercicio
- Extrae 100.000 muestras de una distribución exponencial con una media dada por
mean_time_gap. Guarda el resultado enexp_samples. - Extrae 100.000 muestras de una distribución normal con una media dada por
mean_time_gapy una desviación estándar dada porstd_time_gap. Guarda el resultado ennorm_samples. - Como hasta hoy no ha habido un terremoto en Parkfield, recorta las muestras que sean mayores que
today - last_quake, donde he guardado el año decimal de hoy comotoday, ylast_quake = 2004.74, el año decimal del último terremoto de Parkfield. Sobrescribe las variablesexp_samplesynorm_samplesrespectivas con estos arrays recortados. - Usa
np.percentile()para calcular el intervalo de confianza del 95% de cuándo será el próximo terremoto de Parkfield. En la misma llamada, también puedes calcular la mediana incluyendo el percentil 50.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Draw samples from the Exponential distribution: exp_samples
exp_samples = ____
# Draw samples from the Normal distribution: norm_samples
norm_samples = ____
# No earthquake as of today, so only keep samples that are long enough
exp_samples = ____[____ > ____ - ____]
norm_samples = ____[____ > ____ - ____]
# Compute the confidence intervals with medians
conf_int_exp = ____(____, [____, ____, ____]) + last_quake
conf_int_norm = ____(____, [____, ____, ____]) + last_quake
# Print the results
print('Exponential:', conf_int_exp)
print(' Normal:', conf_int_norm)