Nome: Gabriel Heusi Pereira Bueno de Camargo
APS INDIVIDUAL
Data de Entrega: 26/Set até às 23h59 via GitHub.
Vamos trabalhar com dados do USGS (United States Geological Survey) para tentar determinar se os abalos detectados no hemisfério Norte têm grande probabilidade de serem testes nucleares.
In [43]:
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import expon
from numpy import arange
import scipy.stats as stats
In [44]:
#Abrir o arquivo
df = pd.read_csv('earthquake.csv')
#listar colunas
print(list(df))
In [45]:
df.head()
Out[45]:
In [46]:
df.loc[(df.Latitude >=0), "Hemisfério"] = "Norte"
df.loc[(df.Latitude <0), "Hemisfério"] = "Sul"
df.head()
Out[46]:
In [47]:
df.Magnitude.describe()
Out[47]:
In [70]:
f = plt.figure(figsize=(11,5))
faixas = arange(5,9,0.65)
plot = df.Magnitude.plot.hist(bins=faixas , title="Histograma de Magnitude",normed=1,alpha = 0.9,color="g")
plt.xlabel("Magnitude")
plt.ylabel("Densidade")
plt.show()
Faça o fit de uma distribuição exponencial sobre os dados da Magnitude, achando os valores de loc e scale. Interprete loc e scale no caso da exponencial. Documentação: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.expon.html
In [ ]:
Refaça o Histograma plotando a fdp (função densidade de probabilidade) da exponencial com os parâmetros achados no fit em cima. Cuidado com o domínio utilizado. Interprete.
In [76]:
mu = df.Magnitude.mean()
dp = df.Magnitude.std()
fig = plt.figure(figsize=(11, 5))
plot= df.Magnitude.plot.hist(bins = faixas, title='HISTOGRAMA Magnitude ', normed=1, alpha=0.9,color = 'r')
a = sorted(df.Magnitude)
plt.plot(a, stats.norm.pdf(a, loc = mu, scale = dp))
plt.title('Histograma X Pdf')
Out[76]:
In [50]:
ct = pd.crosstab(df.Hemisfério,df.Type,margins=True,normalize = True)
ct
Out[50]:
Adicione na célula abaixo o cálculo:
In [51]:
probNorte = ct.Earthquake.Norte/ct.Earthquake.All
print(probNorte)
Explique o seu raciocínio
O cálculo da probabilidade nesse caso se baseia na análise dos casos que ocorrem no Norte em comparação com os casos totais de terremoto. Portanto para saber a probabilidade de ocorrer um terremoto no hemisfério Norte basta dividir esse valor, apresentado no crosstab, pela probabilidade total.
Calcule a resposta abaixo, ou explique como a encontrou
Se for cálculo preencha a célula a seguir:
In [52]:
probNuclear = ct["Nuclear Explosion"]["Norte"]/ct.All.Norte
print(probNuclear)
Se conseguir obter a resposta sem calcular, insira a resposta abaixo:
Nuclear Explosion é ...
In [ ]:
In [53]:
plt.scatter(x = df['Magnitude Error'],
y = df['Depth'])
plt.show()
Calcule a correlação entre as variáveis Magnitude Error e Depth
In [54]:
df["Depth"].corr(df["Magnitude Error"])
Out[54]:
Explique o que significa o valor da correlação calculada acima?
A correlação apresentada acima mostra uma espécie de dependência entre as duas variáveis, no caso Magnitude Error e Depth, observando o gráfico mostrado acima os valores são bem distantes, mas é justamente isso e o valor da correlação mostrado, que é baixo, que mostra uma alta dependência entre as duas variáveis, não há grande discrepância entre os valores. O fato de ser negativo justificaria uma reta descrescente.
In [55]:
Lat = df["Latitude"].describe()
Long = df["Longitude"].describe()
print(Lat,Long)
df.boxplot(column = ["Latitude","Longitude"])
plt.show()
In [56]:
df.loc[(df.Type=="Nuclear Explosion")&(df["Magnitude Type"]=="MB")&(df["Hemisfério"]=="Sul"),"Hemis"]="Sul"
df.loc[(df.Type=="Nuclear Explosion")&(df["Magnitude Type"]=="MB")&(df["Hemisfério"]=="Norte"),"Hemis"]="Norte"
sul=df["Hemis"].value_counts("Sul")
sul
Out[56]:
Observando os valores mostrados acima pode-se concluir que a probabilidade de se ocorrer um terremoto é maior no hemisfério Norte em comparação com o Sul. Mais precisamente afirma-se que o Norte tem uma probabilidade de 82,82% de se ocorrer um terremoto, enquanto o Sul apenas 17,17%.