Statistical Models for Earthquake Occurrences and Residual Analysis for Point Processes
地震发生的统计模型与点过程残差分析AI 解读 ↓
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地震发生的统计模型与点过程残差分析
- 研究问题
- 怎样为地震发生时间和震级选择随机模型，并通过残差分析发现未被模型捕捉的特征和评估地震静默的预测作用？
- 方法与思路
- 作者用似然方法比较日本一八八五至一九八〇年的地震模型，对最佳模型变换时间尺度后使用泊松过程图形诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称时间变换后的点过程残差分析有助于揭示模型遗漏的数据特征，并据此研究地震静默对大地震预测的用途。
- 阅读关注点
- 应核对候选点过程、似然比较准则、时间尺度变换和诊断图的依据，以及地震预测是否进行了样本外检验。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未注明版本，未报告预测有效性的结论或数值，不能声称能够可靠预测大地震，也不能推断刊本变化。
原文摘要
This article discusses several classes of stochastic models for the origin times and magnitudes of earthquakes. The models are compared for a Japanese data set for the years 1885–1980 using likelihood methods. For the best model, a change of time scale is made to investigate the deviation of the data from the model. Conventional graphical methods associated with stationary Poisson processes can be used with the transformed time scale. For point processes, effective use of such residual analysis makes it possible to find features of the data set that are not captured in the model. Based on such analyses, the utility of seismic quiescence for the prediction of a major earthquake is investigated.