【正文】
數(shù)分布的失效率是與時間t無關的常數(shù)，所以分布函數(shù)簡單。由于它可以利用概率值很容易地推斷出它的分布參數(shù)，被廣泛應用與各種壽命試驗的數(shù)據(jù)處理.在概率論和統(tǒng)計學中，指數(shù)分布（Exponential distribution）是一種連續(xù)概率分布。在現(xiàn)實世界中，有很多過程都是馬爾可夫過程，如液體中微粒所作的布朗運動、傳染病受感染的人數(shù)、車站的候車人數(shù)等，都可視為馬爾可夫過程。它的原始模型馬爾可夫鏈。 Weibull distribution 。摘要本文主要以我國華東地區(qū)地震活躍帶為例，提出用指數(shù)分布與威布爾分布的混合分布來模擬較大地震發(fā)生的時間間隔所服從的概率分布，采用極大似然估計方法求出未知參數(shù)，并驗證了模型的有效性.關鍵詞：馬爾科夫更新過程； 指數(shù)分布； 威布爾分布； 地震數(shù)據(jù)處理.Abstract (請校正)In this paper, a seismically active belt in the east China area as an example, analyzes the model based on probability and statistics analysis method in the application of the seismic data processing. In order to make the model more scientific and simple, we use markov renewal process to simulate the earthquake point process. Through the analysis of seismic data, using the mixed distribution of exponential distribution and weibull distribution to simulate the large earthquake obedience by interval probability distribution, using maximum likelihood estimation method to find the unknown parameters, and verify the validity of the model.Keywords: markov renewal process。 index distribution。of seismic data processing.i目錄摘要 iAbstract (請校正) ii第一章 引言 1第二章 預備知識 2 2 2 2 3第三章 基于概率統(tǒng)計模型的分析方法在地震數(shù)據(jù)處理中的應用舉例 3 3 5 5 6 7 8 10 地震發(fā)生的概率計算公式 10 概率計算及分析驗證 10第四章 總結與展望 11參考文獻 12附錄 12致謝 18iii第一章 引言馬爾可夫過程（Markov process）是一類隨機過程。該過程具有如下特性：在已知目前狀態(tài) （現(xiàn)在）的條件下，它未來的演變 （將來）不依賴于它以往的演變 ( 過去 ) 。關于該過程的研究，《概率論的解析方法》一文中首先將微分方程等分析的方法用于這類過程，奠定了馬爾可夫過程的理論基礎.威布爾分布：在可靠性工程中被廣泛應用，尤其適用于機電類產(chǎn)品的磨損累計失效的分布形式。指數(shù)分布可以用來表示獨立隨機事件發(fā)生的時間間隔，比如旅客進機場的時間間隔、中文維基百科新條目出現(xiàn)的時間間隔等等。，世界上很多國家都建立了基于本土文化的地震危險性評估（SHA），描述地震發(fā)生的點過程模型基本分為兩個大類：泊松過程