BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bir sonraki büyük Parkfield depremi ne zaman olacak?

Parkfield bölgesindeki son büyük deprem yerel saatle 27 Eylül 2004 akşamı gerçekleşti. Görevin, Üstel (Exponential) modeli ve ayrıca Gauss (Gaussian) modelini varsayarak bir sonraki Parkfield depreminin ne zaman olacağına dair bir tahmin elde etmek. Her iki durumda da en iyi tahmin, bir önceki egzersizde 24.62 yıl olarak hesapladığın ortalama zaman aralığıdır; bu da bir sonraki depremin 2029’da olacağı anlamına gelir. Bir önceki egzersizde hesapladığın mean_time_gap ile parametreleştirilmiş bir Üstel dağılım varsayarak, bir sonraki depremin ne zaman olacağına dair %95 güven aralıklarını hesapla. Aynısını, mean_time_gap ve std_time_gap ile parametreleştirilmiş bir Normal dağılım varsayarak da yap.

Bu egzersiz

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Ortalaması mean_time_gap olan bir Üstel dağılımdan 100.000 örnek çek. Sonucu exp_samples içinde sakla.
  • Ortalaması mean_time_gap ve standart sapması std_time_gap olan bir Normal dağılımdan 100.000 örnek çek. Sonucu norm_samples içinde sakla.
  • Bugün itibarıyla Parkfield depremi olmadığı için, today - last_quake değerinden büyük olan örnekleri tutacak şekilde dizileri dilimle. Burada bugünün ondalık yılını today olarak, son Parkfield depreminin ondalık yılını ise last_quake = 2004.74 olarak verdim. Dilimlenmiş dizilerle ilgili exp_samples ve norm_samples değişkenlerinin üzerine yaz.
  • Bir sonraki Parkfield depreminin ne zaman olacağına dair %95 güven aralığını hesaplamak için np.percentile() kullan. Aynı fonksiyon çağrısında 50. yüzdelik değeri dahil ederek ortancayı da hesaplayabilirsin.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır