3.1. Data randomizationsLike any ot

3.1. Data randomizations
Like any other MCS study, the first step to conduct the following analyses is to randomize the four earthquake parameters
(i.e., magnitude, distance, frequency, and model error) based on their probability distribution given. In addition to the
magnitude and distance functions shown in Fig. 1, the probability distributions of model error and earthquake frequency are
shown in Fig. 4. As mentioned previously, the model error following the normal distribution is governed by the fundamentals
of a regression model, and earthquake frequency following the Poisson distribution is a common presumption in earthquake
studies [21,22].

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.1 randomizations
ข้อมูลเช่นเดียวกับการศึกษาMCS อื่น ๆ ขั้นตอนแรกที่จะดำเนินการวิเคราะห์ต่อไปนี้คือการสุ่มสี่พารามิเตอร์แผ่นดินไหว
(เช่นขนาด, ระยะทาง, ความถี่และความผิดพลาดแบบจำลอง) ตามความน่าจะเป็นของพวกเขากระจายได้รับ
นอกจากนี้ยังมีขนาดและฟังก์ชั่นระยะทางที่แสดงในรูป 1,
การแจกแจงความน่าจะเป็นรูปแบบของข้อผิดพลาดและความถี่ในการเกิดแผ่นดินไหวที่มีการแสดงในรูป 4.
เป็นที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ข้อผิดพลาดต่อไปนี้รูปแบบการกระจายปกติจะเป็นไปตามปัจจัยพื้นฐานของรูปแบบการถดถอยและความถี่ในการเกิดแผ่นดินไหวดังต่อไปนี้การกระจายPoisson
เป็นข้อสันนิษฐานที่พบบ่อยในการเกิดแผ่นดินไหวการศึกษา[21,22]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.1 . ข้อมูล randomizations
เหมือนอื่น ๆระหว่างเรียน ขั้นตอนแรก เพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไปคือการสุ่มสี่พารามิเตอร์แผ่นดินไหว
( เช่นขนาด , ระยะทาง , ความถี่และรูปแบบข้อผิดพลาด ) ตามความน่าจะเป็นที่ได้รับ นอกจาก
ขนาดและระยะทางฟังก์ชันที่แสดงในรูปที่ 1 , การแจกแจงความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดแบบและความถี่ของแผ่นดินไหวจะ
แสดงในรูปที่ 4 ตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ รูปแบบข้อผิดพลาดต่อไปนี้การกระจายปกติจะเป็นไปตามพื้นฐาน
ของแบบจำลองการถดถอย และแผ่นดินไหวถี่ตามการแจกแจงปัวซงเป็นการทั่วไปในการศึกษาแผ่นดินไหว
[ 21,22 ]