Czas wystąpienia głównych trzęsień ziemi

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Modele czasu między trzęsieniami ziemi

  • Wykładniczy: trzęsienia ziemi jako proces Poissona

  • Gaussowski: trzęsienia ziemi o dobrze określonym okresie
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Trzęsienia ziemi na stabilnych obszarach kontynentalnych

1 Źródło danych: USGS Earthquake Catalog for Stable Continental Regions
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Rów Nankai

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Trzęsienia ziemi w Rowie Nankai

Data Magnituda
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
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

ECDF czasu między trzęsieniami Nankai

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Formalne ECDF

ECDF(x) = udział punktów danych $\le$ x

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Formalne ECDF

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Formalne ECDF

Studia przypadków w myśleniu statystycznym
# 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')

Studia przypadków w myśleniu statystycznym
# 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))
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Model dla Rowu Nankai

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Czas na ćwiczenia!

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Preparing Video For Download...