Quando sarà il prossimo grande terremoto a Parkfield?
L'ultimo grande terremoto nella regione di Parkfield è avvenuto la sera del 27 settembre 2004 (ora locale). Il tuo compito è stimare quando avverrà il prossimo terremoto di Parkfield, assumendo sia il modello Esponenziale sia il modello Gaussiano. In entrambi i casi, la stima migliore è data dall'intervallo medio tra gli eventi, che hai calcolato nell'esercizio precedente essere 24,62 anni, cioè il prossimo terremoto sarebbe nel 2029. Calcola gli intervalli di confidenza al 95% per la data del prossimo terremoto assumendo una distribuzione Esponenziale parametrizzata da mean_time_gap che hai calcolato nell'esercizio precedente. Fai lo stesso assumendo una distribuzione Normale parametrizzata da mean_time_gap e std_time_gap.
Questo esercizio fa parte del corso
Casi di studio nel pensiero statistico
Istruzioni dell'esercizio
- Estrai 100.000 campioni da una distribuzione Esponenziale con media data da
mean_time_gap. Salva il risultato inexp_samples. - Estrai 100.000 campioni da una distribuzione Normale con media
mean_time_gape deviazione standardstd_time_gap. Salva il risultato innorm_samples. - Poiché ad oggi non c'è stato un terremoto a Parkfield, elimina i campioni che sono maggiori di
today - last_quake, dove ho memorizzato l'anno decimale di oggi intoday, elast_quake = 2004.74, l'anno decimale dell'ultimo terremoto di Parkfield. Sovrascrivi le rispettive variabiliexp_samplesenorm_samplescon questi array tagliati. - Usa
np.percentile()per calcolare l'intervallo di confidenza al 95% per quando avverrà il prossimo terremoto di Parkfield. Nella stessa chiamata di funzione, puoi anche calcolare la mediana includendo il 50° percentile.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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)