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Estimativas de intervalo entre terremotos em Parkfield

Neste exercício, você vai primeiro calcular as melhores estimativas dos parâmetros dos modelos Exponencial e Gaussiano para os tempos entre terremotos. Depois, vai traçar as CDFs teóricas dos respectivos modelos junto com a ECDF formal dos tempos reais entre terremotos em Parkfield.

Este exercício faz parte do curso

Estudos de caso em pensamento estatístico

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Instruções do exercício

  • Calcule o tempo médio entre terremotos e armazene em mean_time_gap. Os intervalos entre os grandes terremotos, em anos, estão em time_gap.
  • Calcule o desvio padrão dos tempos entre terremotos e armazene em std_time_gap.
  • Use np.random.exponential() para sortear 10.000 amostras de uma distribuição Exponencial com a média apropriada. Armazene em time_gap_exp.
  • Use np.random.normal() para sortear 10.000 amostras de uma distribuição Normal com a média e o desvio padrão apropriados. Armazene em time_gap_norm.
  • Trace as CDFs teóricas em uma linha cada, usando a abordagem *dcst.ecdf() apresentada no início deste capítulo.
  • Trace a ECDF usando os argumentos nomeados formal=True, min_x=-10 e max_x=50.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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