大地震のタイミング

統計的思考 ケーススタディ

Justin Bois

Lecturer, Caltech

地震タイミングのモデル

  • 指数分布:地震がポアソン過程に従う

  • ガウス分布:地震が一定の周期で発生する
統計的思考 ケーススタディ

安定大陸地域の地震

1 データ出典:USGS安定大陸地域地震カタログ
統計的思考 ケーススタディ

南海トラフ

統計的思考 ケーススタディ

南海トラフの地震

日付 マグニチュード
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
統計的思考 ケーススタディ

南海地震の間隔のECDF

統計的思考 ケーススタディ

正式なECDF

ECDF(x) = $\le$ x のデータ点の割合

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正式なECDF

統計的思考 ケーススタディ

正式なECDF

統計的思考 ケーススタディ
# 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')

統計的思考 ケーススタディ
# 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))
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南海トラフのモデル

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さあ、練習しましょう!

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