Büyük depremlerin zamanlaması

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Deprem zamanlaması için modeller

  • Üstel: Depremler bir Poisson süreci gibi olur

  • Gauss: Depremler iyi tanımlı bir dönemle olur
İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Kararlı kıta bölgesi depremleri

1 Veri kaynağı: Kararlı Kıtasal Bölgeler için USGS Deprem Kataloğu
İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Nankai Çukuru

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Nankai Çukuru'ndaki depremler

Tarih Büyüklük
684-11-24 8.4
887-08-22 8.6
1099-02-16 8.0
1361-07-26 8.4
1498-09-11 8.6
1605-02-03 7.9
1707-10-18 8.6
1854-12-23 8.4
1946-12-24 8.1
İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Nankai depremleri arası sürenin ECDF'si

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Biçimsel ECDF'ler

ECDF(x) = veri noktalarının x $\le$ olan kısmı

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Biçimsel ECDF'ler

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Biçimsel ECDF'ler

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları
# time_gap is an array of interearthquake times
_ = plt.plot(*dcst.ecdf(time_gap, formal=True))
_ = plt.xlabel('time between quakes (yr)')
_ = plt.ylabel('ECDF')

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları
# Compute the mean time gap
mean_time_gap = np.mean(time_gap)

# Standard deviation of the time gap
std_time_gap = np.std(time_gap)
# Generate theoretical Exponential distribution of timings
time_gap_exp = np.random.exponential(mean_time_gap, size=100000)

# Generate theoretical Normal distribution of timings
time_gap_norm = np.random.normal(
  mean_time_gap, std_time_gap, size=100000
)
# Plot theoretical CDFs
_ = plt.plot(*dcst.ecdf(time_gap_exp))
_ = plt.plot(*dcst.ecdf(time_gap_norm))
İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Nankai Çukuru için model

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Hadi pratik yapalım!

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Preparing Video For Download...