BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Parkfield için depremler arası zaman tahminleri

Bu egzersizde önce, depremler arası zamanlar için Üstel (Exponential) ve Normal (Gaussian) modellere ait parametrelerin en iyi tahminlerini hesaplayacaksın. Ardından, ilgili modellere ait kuramsal KDA'ları (CDF) gerçek Parkfield depremler arası zamanlarının biçimsel ECDF'siyle birlikte çizeceksin.

Bu egzersiz

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Depremler arası ortalama zamanı hesapla ve mean_time_gap olarak sakla. Büyük depremler arasındaki zaman aralıkları (yıl cinsinden) time_gap içinde kayıtlı.
  • Depremler arası zamanların standart sapmasını hesapla ve std_time_gap olarak sakla.
  • Uygun ortalamaya sahip bir Üstel dağılımdan 10.000 örnek çekmek için np.random.exponential() kullan. Bunları time_gap_exp değişkeninde sakla.
  • Uygun ortalama ve standart sapmaya sahip bir Normal dağılımdan 10.000 örnek çekmek için np.random.normal() kullan. Bunları time_gap_norm değişkeninde sakla.
  • Bu bölümde daha önce tanıtılan *dcst.ecdf() yaklaşımını kullanarak, kuramsal KDA'ları (CDF) her biri tek satırda çiz.
  • ECDF'yi formal=True, min_x=-10 ve max_x=50 anahtar argümanlarını kullanarak çiz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır