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LN_Mo
N Válido 1!
Perdidos !
Media 1,17197Error estándar de la media ,193887
Mediana 1,119!6
Moda ,0 0 a
"es#ia$i%n estándar ,7 5!57
Varian&a ,5 6
'simetr(a ,5!9
Error estándar de asimetr(a ,597
Curtosis ,016
Error estándar de $urtosis 1,15!
)an*o ,676
M(nimo ,0 0
Má+imo ,695
uma 16,!08
a- E+isten m.lti/les modos- e muestra
el #alor más /e ue o-
La $on$entra$i%n media del Mo es de1-17
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%n
aleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del Moestá /or de a4o de 1-119
"es#ia$i%n estándar $er$a a uno0-7 5
V') 'N ' es de 0-5 6 esto no di$eue los #alores están más
$on$entrados $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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Resu"en de rocesa"iento de casos
Casos
Válido Perdidos ;otal
N Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_Mo 1! 77,8A ! , A 18 100,0A
Lí"ite
&á'i"oLí"ite
&íni"o&ediana
Tendidoa laderec(a
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1.2. Análisis estadístico del Sn
EstadísticosLN_ n
N Válido 8
Perdidos 10
Media 1,87011
Error estándar de la media ,!6 678
Mediana 1,!6560
Moda ,693 a
"es#ia$i%n estándar 1,308651
Varian&a 1,713
'simetr(a ,786
Error estándar de asimetr(a ,75
Curtosis 1,1
Error estándar de $urtosis 1,!81
)an*o 3,10
M(nimo ,693
Má+imo 3,795uma 1!,961
a- E+isten m.lti/les modos- e muestra
el #alor más /e ue o-
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-
La $on$entra$i%n media del n es de1-870
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del nestá /or de a4o de 1-!65
"es#ia$i%n estándar $er$a a uno1-308
V') 'N ' es de 1-713 esto nosuiere de$ir los $on$entrados están
más dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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s, entorno a
un /unto$entral-
Distribuciónasi"#trica
ositi$a% e+istema:or$on$entra$i%n de#alores a ladere$2a de lamedia ue a sui& uierda
Resu"en de rocesa"iento de casos
Casos
Válido Perdidos ;otal
N Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_ n 8 !!,!A 10 55,6A 18 100,0A
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendido ala derec(a
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1.3. Análisis estadístico del 4i
EstadísticosLN_Fi
N Válido 10
Perdidos 8
Media 1,7!816
Error estándar de la media ,59 08!
Mediana ,73668
Moda ,113 a
"es#ia$i%n estándar 1,87 333Varian&a 3,506
'simetr(a ,810
Error estándar de asimetr(a ,687
Curtosis ,816
Error estándar de $urtosis 1,33!
)an*o 5,13!
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-
La $on$entra$i%n media del Fi es de1-7!8
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del Fi
está /or de a4o de 0-7366
"es#ia$i%n estándar 1-87V') 'N ' es de 3-506 esto nos
uiere de$ir los $on$entrados estánmás dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#a
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M(nimo ,113
Má+imo 5, !7
uma 17,!8
a- E+isten m.lti/les modos- e muestra
e+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierda-PL'; C
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Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendido ala derec(a
1.5. Análisis estadístico del As
EstadísticosLN_'s
N Válido 18
Perdidos 0Media 5,3!915
Error estándar de la media ,5 3 17
Mediana 3,97811
Moda ,617 a
"es#ia$i%n estándar , 198 3
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-
La $on$entra$i%n media del 's es de
5-3!9
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del 'sestá /or de a4o de 3-978
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Varian&a !,9 8
'simetr(a ,5 1
Error estándar de asimetr(a ,536
Curtosis 1,367
Error estándar de $urtosis 1,038
)an*o 6,593
M(nimo ,617
"es#ia$i%n estándar - 19
V') 'N ' es de !-9 8 esto nosuiere de$ir los $on$entrados están
más dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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LN_'s 18 100,0A 0 0,0A 18 100,0A
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o &ediana
Tendido a laderec(a
1.6. Análisis estadístico del Sb
EstadísticosLN_
N Válido 1!
Perdidos !
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-
La $on$entra$i%n media del es de1-968
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Media 1,96876
Error estándar de la media ,38!759
Mediana 1,5!756
Moda 1,5!8
"es#ia$i%n estándar 1,!39637
Varian&a ,073
'simetr(a 1, 3!
Error estándar de asimetr(a ,597
Curtosis ,99!
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del está /or de a4o de 1-5!7
"es#ia$i%n estándar $er$a a uno1-!39V') 'N ' es de -073 esto nos
uiere de$ir los $on$entrados estánmás dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierda LEP;BC
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Resu"en de rocesa"iento de casos
Casos
Válido Perdidos ;otalN Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_ 1! 77,8A ! , A 18 100,0A
+alorAtí ico,
1.- $ecesde laDes$.
Estándar.
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendidoa laderec(a
1.17. Análisis estadístico del 4
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EstadísticosLN_F
N Válido 18
Perdidos 0
Media 3,673!9
Error estándar de la media ,33!9 3
Mediana ,97009
Moda ,303
"es#ia$i%n estándar 1,! 0959
Varian&a ,019
'simetr(a ,930
Error estándar de asimetr(a ,536
Curtosis ,36Error estándar de $urtosis 1,038
)an*o !,605
M(nimo ,303
Má+imo 6,908
uma 66,1 3
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-
La $on$entra$i%n media del F es de3-673
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del Festá /or de a4o de -970"es#ia$i%n estándar $er$a a uno1-! 0V') 'N ' es de -019 esto nos
uiere de$ir los $on$entrados estánmás dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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Resu"en de rocesa"iento de casos
Casos
Válido Perdidos ;otal
N Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_F 18 100,0A 0 0,0A 18 100,0A
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendido a laderec(a
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1.11. Análisis estadístico del A8
EstadísticosLN_'*
N Válido !
Perdidos 1!
Media ,1!106
Error estándar de la media ,688!8
Mediana 1,86019
Moda ,833 a
"es#ia$i%n estándar 1,376965Varian&a 1,896
'simetr(a 1,017
Error estándar de asimetr(a 1,01!
Curtosis ,753
Error estándar de $urtosis ,619
)an*o 3,178
M(nimo ,833
Má+imo !,011
uma 8,56!
a- E+isten m.lti/les modos- e muestra
el #alor más /e ue o-
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-La $on$entra$i%n media del '* es de
-1!1El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del '*está /or de a4o de 1-860"es#ia$i%n estándar $er$a a uno1-376
V') 'N ' es de 1-896 esto nosuiere de$ir los $on$entrados están
más dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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#alores a ladere$2a de lamedia ue a sui& uierda
Resu"en de rocesa"iento de casos
Casos
Válido Perdidos ;otal
N Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_'* ! , A 1! 77,8A 18 100,0A
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendido ala
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derca(a
1.1). Análisis estadístico del 9eEstadísticos
LN_Ge
N Válido 18
Perdidos 0
Media 9,76 85
Error estándar de la media ,301977
Mediana 9,80177Moda 8,071 a
"es#ia$i%n estándar 1, 81180
Varian&a 1,6!1
'simetr(a ,030
Error estándar de asimetr(a ,536
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-La $on$entra$i%n media del Ge es de9-76
El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%n
aleatoria del muestreo-La mitad de la $on$entra$i%n del Geestá /or de a4o de 9-801"es#ia$i%n estándar $er$a a uno1- 81
V') 'N ' es de 1-6!1 esto nosuiere de$ir los $on$entrados están
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Curtosis 1,63!
Error estándar de $urtosis 1,038
)an*o 3,606
M(nimo 8,071
Má+imo 11,677
más dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"
o
&ediana
Tendidoa laderca(a
1.1 . Análisis estadístico del S
EstadísticosLN_
N Válido 18
Perdidos 0
Media 8,0 0!7
Los 2isto*ramas nos indi$an ladistri u$i%n estad(sti$a de los datos-La $on$entra$i%n media del es de8-0 0El error estándar media nos indi$a elerror $ausado /or la #aria$i%naleatoria del muestreo-
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Error estándar de la media ,! 3103
Mediana 8,066!9
Moda 5, 98
"es#ia$i%n estándar 1,795073
Varian&a 3,
'simetr(a ,065
Error estándar de asimetr(a ,536
La mitad de la $on$entra$i%n del está /or de a4o de 8-066"es#ia$i%n estándar 1-795V') 'N ' es de 3- esto nos
uiere de$ir los $on$entrados están
más dis/ersos $on res/e$to a lamedia-"istri u$i%n asim tri$a /ositi#ae+iste ma:or $on$entra$i%n de#alores a la dere$2a de la media uea su i& uierdaPL'; C
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Válido Perdidos ;otal
N Por$enta4e N Por$enta4e N Por$enta4e
LN_ 18 100,0A 0 0,0A 18 100,0A
Lí"ite&á'i"o
Lí"ite&íni"o
&ediana
Tendido a laderec(a
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CORRELACI ; /EARSO; DE LA RIOLITA
Correlaciones
LN_Cu LN_Zn LN_Pb LN_W LN_Mo LN_ n LN_!i LN_"s LN_ b LN_! LN_"# LN_Fe LN_
LN_Cu Correlaci$n de Pearson 1 ,&'& (( ,&18(( ,8)* ( ,+*1 ( ,8&*(( ,8) (( , 1) (( ,+-0 ,1)+ ,930 ,&0- (( ,&)+ ((
i#. /bilateral ,000 ,001 ,0)- ,0* ,00+ ,00- ,00& ,0+1 , )1 ,0&0 ,001 ,001
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_Zn Correlaci$n de Pearson ,&'& (( 1 ,&*&(( ,'-* (( ,+-' ( ,&*1( , -' ( ,1' ,0)+ ,00& ,'+& ( ,)-' ,-8)
i#. /bilateral ,000 ,000 ,00) ,0* ,0- ,0*& ,*-+ ,'-* ,'&& ,0*- ,--' ,118
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_Pb Correlaci$n de Pearson ,&18 (( ,&*&(( 1 ,+*- ,+'8 ( ,)+1 ,+'- ,*11 ,-0+ ,0+- ,*1' ,*&8 ( ,*'0 (
i#. /bilateral ,001 ,000 ,)08 ,0)* ,++0 ,0&1 ,0'0 ,)8' ,8-* ,+81 ,0*+ ,0-'
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_W Correlaci$n de Pearson ,8)* ( ,'-* (( ,+*- 1 ,- 1 ,8)' ( , 1& ,)-) ,+0* , &8 ,8&+ ,01+ ,11'
i#. /bilateral ,0)- ,00) ,)08 ,*8) ,0*1 ,) 8 , 1& ,-08 ,0'* ,1)+ ,'&* ,800
N & & & & + & & * & &
LN_Mo Correlaci$n de Pearson ,+*1 ( ,+-' ( ,+'8 ( ,- 1 1 ,100 ,)8* ,-)* ,0)8 ,0&) ,0+ ,*81 ,- )
i#. /bilateral ,0* ,0* ,0)* ,*8) ,81+ ,*+' ,)+8 ,'-1 ,80 ,'** ,08) ,)0-
N 1* 1* 1* 1* 8 ' 1* 1) 1* * 1* 1*
LN_ n Correlaci$n de Pearson ,8&* (( ,&*1( ,)+1 ,8)' ( ,100 1 ,8-& ( ,+)- ,11* ,-&0 ,&11 ,08) ,1&-i#. /bilateral ,00+ ,0- ,++0 ,0*1 ,81+ ,0-8 ,18* ,&88 ,- 8 ,)8' ,8*8 , 8-
N 8 8 8 8 8 8 8 8 * 8 8
LN_!i Correlaci$n de Pearson ,8) (( , -' ( ,+'- , 1& ,)8* ,8-& ( 1 , 8 ( ,+&' ,0)& ,8++ ,*&' ,+0&
i#. /bilateral ,00- ,0*& ,0&1 ,) 8 ,*+' ,0-8 ,0)' ,10) ,'*1 ,-*& ,1 ) ,1-+
N 10 10 10 + ' 10 10 ' 10 - 10 10
LN_"s Correlaci$n de Pearson , 1) (( ,1' ,*11 ,)-) ,-)* ,+)- , 8 ( 1 ,&&*(( ,-0) ,)8) , *8 (( ,**8
i#. /bilateral ,00& ,*-+ ,0'0 , 1& ,)+8 ,18* ,0)' ,001 ,))- ,&18 ,00* ,0 -
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_ b Correlaci$n de Pearson ,+-0 ,0)+ ,-0+ ,+0* ,0)8 ,11* ,+&' ,&&*(( 1 ,* 1 ,)+- ,& + (( , -0 (
i#. /bilateral ,0+1 ,'-* ,)8' ,-08 ,'-1 ,&88 ,10) ,001 ,0'& ,&*& ,001 ,01
La $orrela$i%n de Pearson nos indi$ara el *rado de rela$i%n ue e+iste entre unelemento : otro
•
-
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N 1* 1* 1* 1) 8 ' 1* 1* 1* * 1* 1*
LN_! Correlaci$n de Pearson ,1)+ ,00& ,0+- , &8 ,0&) ,-&0 ,0)& ,-0) ,* 1 1 ,*01 ,))* ,)+)
i#. /bilateral , )1 ,'&& ,8-* ,0'* ,80 ,- 8 ,'*1 ,))- ,0'& ,+'' ,-&1 ,-1-
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_"# Correlaci$n de Pearson , '-0 ,'+& ( ,*1' ,8&+ ,0+ ,&11 ,8++ ,)8) ,)+- ,*01 1 , 1- ,+)'
i#. /bilateral ,0&0 ,0*- ,+81 ,1)+ ,'** ,)8' ,-*& ,&18 ,&*& ,+'' ,-8& ,*&1
N * * * * * * - * * * * * *
LN_Fe Correlaci$n de Pearson ,&0- (( ,)-' ,*&8 ( ,01+ ,*81 ,08) ,*&' , *8 (( ,& +(( ,))* , 1- 1 ,8'* ((
i#. /bilateral ,001 ,--' ,0*+ ,'&* ,08) ,8*8 ,1 ) ,00* ,001 ,-&1 ,-8& ,000
N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
LN_ Correlaci$n de Pearson ,&)+ (( ,-8) ,*'0 ( ,11' ,- ) ,1&- ,+0& ,**8 , -0 ( ,)+) ,+)' ,8'* (( 1
i#. /bilateral ,001 ,118 ,0-' ,800 ,)0- , 8- ,1-+ ,0 - ,01 ,-1- ,*&1 ,000N 18 18 18 & 1* 8 10 18 1* 18 * 18 18
((. La correlaci$n es si#ni2icati3a en el ni3el 0,01 /) colas .(. La correlaci$n es si#ni2icati3a en el ni3el 0,0+ /) colas .
=RA9ICO DE SEDI&E;TACIO;
Varianza total explicada
Co45onente
"uto3alores iniciales u4as de e6tracci$n de car#as al cuadrado u4as de rotaci$n de car#as al cuadrado
Total % de 3arian7a % acu4ulado Total % de 3arian7a % acu4ulado Total % de 3arian7a % acu4ulado
1 8,+'* ,111 ,111 8,+'* ,111 ,111 8,+)+ +,+&' +,+&'
) *,*0 --,88' 100,000 *,*0 --,88' 100,000 *,*&+ -*,*)1 100,000
- , 1' 1 +,0'1 1+ 100,000
* +,)8 1 *,0 1+ 100,000
+ 1,&'0 1 1,-&& 1+ 100,000
1,)+) 1 ', -- 1 100,000
& ),))+ 1& 1,&1) 1 100,000
8 ),''8 1& ),-0 1 100,000
' 1,01* 1 &,801 1 100,000
10 1, 88 1 1,)'' 1+ 100,000
11 *,'&- 1 -,8) 1+ 100,000
1) 8,0'0 1 ,))- 1+ 100,000
1- 1,8 & 1+ 1,*- 1* 100,000
M9todo de e6tracci$n: análisis de co45onentes 5rinci5ales.
-
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32/40
En el *raJ$o anterior se o ser#a ue a /artir del$om/onente no me entre*a los resultados esto se de e a
ue a ue en el auto#alor le dimos ma:ores ue uno es de$irsa$amos datos ma:ores ue uno, eso @ue el $riterio-
Cada $om/onente me e+/li$a un /or$enta4e la /rimera un66A : el se*undo un 33A : esto me e+/li$a un total de 99A-Esto nos di$e ue el elemento es me4or mientras ma:or/or$enta4e nos d -
• El /rimer auto#alor nos dio 8-59 : el se*undo auto#alor nos dio !-!mu: #isual :a ue nos di$e ue $uando se #uel#e /lano, enton$es slos demás datos no son tan im/ortantes, enton$es solo a u( 2a: dos
datos me da un 100A de e+/li$a$i%n del total-• En este *raJ$o se sedimenta$i%n se o ser#a una $lara inKe+i%n aauto#alor, /or lo ue se $on$lu:e ue es /ertinente solo e+traer drestantes @a$tores de en $onsiderarse residuales : si su #alor no$ero, es solo de ido al error muestral in2erente a las estim$orrela$iones-
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Matriz de componente a
Co45onente
1 )
LN_Cu ,8+) ,+)*
LN_Zn ,'* ,-)*
LN_Pb ,0)1 1,000
LN_W ,'' ,08+
LN_Mo ,'') ,1)8
LN_ n ,''' ,0--
LN_!i ,-') ,')0
LN_"s ,&8) , )*
LN_ b ,81' ,+&*
LN_! ,'80 ,1''
LN_"# ,81) ,+8*
LN_Fe ,'+ ,)'*
LN_ ,1 ' ,'8
M9todo de e6tracci$n: análisis de
co45onentes 5rinci5ales.
a. ) co45onentes e6tra;dos.
Matriz de componente rotado a
Co45onente
1 )
LN_Cu ,&&& , )'
LN_Zn ,8'& ,**-
LN_Pb ,108 ,''*
LN_W ,'&& ,)1-
LN_Mo 1,000 ,001
LN_ n ,'8& ,1 1
LN_!i ,)&1 ,' -
LN_"s ,8++ ,+18
LN_ b ,88 ,* *
LN_! ,''& ,0&1LN_"# ,&-0 , 8-
LN_Fe ,'8 ,1 8
LN_ ,)'* ,'+
M9todo de e6tracci$n: análisis de
co45onentes 5rinci5ales.
M9todo de rotaci$n: Vari4a6 con
nor4ali7aci$n
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?i2erenciaci$n no estacional 0
?i2erenciaci$n estacional 0
Lon#itud de 5eriodo estacional in 5eriodicidad
standari7aci$n No a5licado
?istribuci$n Ti5o Nor4al
@bicaci$n esti4ado
scala esti4ado
M9todo de esti4aci$n de ran#o 2raccional ?e !lo4
Aan#o asi#nado a e45ates Media de ran#o de 3alores
e45atados
"5licando las es5eci2icaciones de 4odelo desde M>?_1
Resumen de procesamiento de casos
LN_Zn LN_"#
Lon#itud de serie o secuencia 18 18
NB4ero de 3alores 5erdidos
en el #rá2ico
Perdido 5or el usuario 0 0
Perdido 5or el siste4a 0 1*
Los casos no están 5onderados.
Parámetros de distri ución estimados
LN_Zn LN_"#
?istribuci$n nor4al @bicaci$n *,81++8 ),1*10
scala ),10'&-) 1,-& ' +
Los casos no están 5onderados.
En el raJ$o P P, se $on@rontan las /ro/or$iones a$umuladas deuna #aria le $on las de una distri u$i%n normal- i la #aria lesele$$ionada $oin$ide $on la distri u$i%n de /rue a, los /untosse $on$entran en torno a una l(nea re$ta
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e o ser#a ue los /untos de n : '* $oin$iden en su ma:or(a-
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%&!$'C(S P) P P!&! *(S E*EME+ (S ME+(S C(MP! '#*ES -W ) #
Descripción del modelo
No4bre de 4odelo M>?_)
erie o secuencia 1 LN_W
) LN_!
Trans2or4aci$n Nin#una
?i2erenciaci$n no estacional 0
?i2erenciaci$n estacional 0
Lon#itud de 5eriodo estacional in 5eriodicidad
standari7aci$n No a5licado
?istribuci$n Ti5o Nor4al
@bicaci$n esti4adoscala esti4ado
M9todo de esti4aci$n de ran#o 2raccional ?e !lo4
Aan#o asi#nado a e45ates Media de ran#o de 3alores
e45atados
"5licando las es5eci2icaciones de 4odelo desde M>?_)
Resumen de procesamiento de casos
LN_W LN_!Lon#itud de serie o secuencia 18 18
NB4ero de 3alores 5erdidos
en el #rá2ico
Perdido 5or el usuario 0 0
Perdido 5or el siste4a 11 0
Los casos no están 5onderados.
Parámetros de distri ución estimados
LN_W LN_!
?istribuci$n nor4al @bicaci$n -,*8* 1 -, &-*'
scala -,11)1*' 1,*)0'+'
Los casos no están 5onderados.
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En el raJ$o P P, se $on@rontan las /ro/or$iones a$umuladas de una#aria le $on las de una distri u$i%n normal- i la #aria le sele$$ionada$oin$ide $on la distri u$i%n de /rue a, los /untos se $on$entran entorno a una l(nea re$ta
e o ser#a ue los /untos de M* : Na no $oin$iden en su ma:or(a-
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A;ALISIS DE CO&/O;E;TES
Matriz de transformación de componente
Co45onente 1 ) -
1 ,'') ,1)' ,000
) ,1)' ,'') ,000
- ,000 ,000 1,000
M9todo de e6tracci$n: análisis de co45onentes
5rinci5ales.
M9todo de rotaci$n: Vari4a6 con nor4ali7aci$n
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Matriz de transformación de
componente
Co45onente 1 )
1 ,'') ,1)'
) ,1)' ,'')
M9todo de e6tracci$n: análisis de
co45onentes 5rinci5ales.
M9todo de rotaci$n: Vari4a6 con
nor4ali7aci$n
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• *os elementos #i, !g, Cu, Zn, W, Sn Mo tienen una buena correlaci/n al primer
segundo componente.• *os elementos S, Pb, !s, Sb, $e # tienen una buena correlaci/n al segundo
componente es una mala correlaci/n al primer componente.