Stime degli intervalli tra terremoti per Parkfield

In questo esercizio, per prima cosa calcolerai le stime migliori dei parametri per i modelli Esponenziale e Gaussiano degli intervalli tra terremoti. Poi tracerai le CDF teoriche dei rispettivi modelli insieme all'ECDF formale degli intervalli reali tra terremoti a Parkfield.

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio nel pensiero statistico

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Istruzioni dell'esercizio

Calcola l'intervallo medio tra terremoti e salvalo come mean_time_gap. Gli intervalli tra i principali terremoti, in anni, sono salvati in time_gap.
Calcola la deviazione standard degli intervalli e salvala come std_time_gap.
Usa np.random.exponential() per estrarre 10.000 campioni da una distribuzione Esponenziale con la media appropriata. Salvali nella variabile time_gap_exp.
Usa np.random.normal() per estrarre 10.000 campioni da una distribuzione Normale con la media e la deviazione standard appropriate. Salvali nella variabile time_gap_norm.
Traccia le CDF teoriche in una riga ciascuna, usando l'approccio *dcst.ecdf() introdotto all'inizio di questo capitolo.
Traccia l'ECDF usando gli argomenti keyword formal=True, min_x=-10 e max_x=50.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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()

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