MulaiMulai sekarang secara gratis

Estimasi waktu antargempa untuk Parkfield

Dalam latihan ini, Anda akan terlebih dahulu menghitung estimasi terbaik untuk parameter model Eksponensial dan Gaussian bagi waktu antargempa. Selanjutnya, Anda akan memplot CDF teoretis untuk masing-masing model bersama ECDF formal dari waktu antargempa Parkfield yang sebenarnya.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Studi Kasus dalam Pemikiran Statistik

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Hitung mean waktu antargempa dan simpan sebagai mean_time_gap. Jeda waktu antar gempa besar, dalam satuan tahun, disimpan di time_gap.
  • Hitung simpangan baku waktu antargempa dan simpan sebagai std_time_gap.
  • Gunakan np.random.exponential() untuk mengambil 10.000 sampel dari distribusi Eksponensial dengan mean yang sesuai. Simpan ke variabel time_gap_exp.
  • Gunakan np.random.normal() untuk mengambil 10.000 sampel dari distribusi Normal dengan mean dan simpangan baku yang sesuai. Simpan ke variabel time_gap_norm.
  • Plot CDF teoretis masing-masing dalam satu garis, menggunakan pendekatan *dcst.ecdf() yang diperkenalkan sebelumnya di bab ini.
  • Plot ECDF dengan argumen kata kunci formal=True, min_x=-10, dan max_x=50.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Compute the mean time gap: mean_time_gap
mean_time_gap = ____

# Standard deviation of the time gap: std_time_gap
std_time_gap = ____

# Generate theoretical Exponential distribution of timings: time_gap_exp
time_gap_exp = ____

# Generate theoretical Normal distribution of timings: time_gap_norm
time_gap_norm = ____

# Plot theoretical CDFs
_ = plt.plot(*____)
_ = plt.plot(*____)

# Plot Parkfield ECDF
_ = plt.plot(*____(____, ____=____, ____=____, ____=____))

# Add legend
_ = plt.legend(('Exp.', 'Norm.'), loc='upper left')

# Label axes, set limits and show plot
_ = plt.xlabel('time gap (years)')
_ = plt.ylabel('ECDF')
_ = plt.xlim(-10, 50)
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode