generar numeros aleatorios y variograma
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Es el punto de partida para entender la Geoestadistica,TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
“AÑO DE LA INTEGRACION NACIONAL Y EL RECONOCIMIENTO DE
NUESTRA DIVERSIDAD”
FACULTAD DE INGENIERIA GEOLOGICA MINERA Y METALURGICA
ESPECIALIDAD – INGENIERIA DE MINAS
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
FACULTAD DE INGENIERIA GEOLOGICA MINERA
Y METALURGICA
ESPECIALIDAD – INGENIERIA DE MINAS
TRABAJO ENCARGADO N° 1
PRESENTADO POR : Valeriano Quispe, Franklin
SECCION : “ R ”
CURSO :
Geoestadistica 1 PROFESOR :
Teves rojas, Augusto
23 DE ABRIL DEL 2013
Generación de números aleatorios con visual Basic 6.0
Generación y análisis de los variogramas
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 2
INDICE
Fundamento teórico resumido…………………………………………….…..…3
Los modelos probabilísticos
o ¿Por qué recurrir a los modelos probabilísticos
Límites de la estadística clásica………………………………………………....3
El modelo geo estadístico………………………………………………….….….3
Objetivo del análisis vario grafico……………………………………..…….....4
¿Qué tan continua es la variable en el espacio?
Noción de correlación espacial………………………………………………..…4
Vario grama experimental………………………………………………………….5
Características importantes de la variable regionalizada…………………….6
Generación de números aleatorios entre <0 – 1> con visual Basic 6.0…....7
Indicaciones acerca de la programación realizada
1000 números aleatorios generados dentro del intervalo <0 – 1>
Análisis de los 1000 datos con parámetros estadísticos…………………...10
Análisis estadístico de los datos con el programa SPSS 20
Análisis de los datos sin haber sido ordenados…………………………..…17
Histograma correspondiente
Grafico del variograma correspondiente
Análisis de los datos ordenados en forma ascendente………………….….21
Parámetros estadísticos
Gráfico de variograma correspondiente
Análisis de los datos ordenados en forma descendente……………………24
Parámetros estadísticos calculados
Gráfico de su variograma correspondiente
Conclusiones………………………………………………………………………..28
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 3
FUNDAMENTO TEORICO RESUMIDO
LOS MODELOS PROBABILÍSTICOS
¿Por qué recurrir a modelos probabilísticos?
Gran complejidad de las variables regionalizadas, en especial en las ciencias de la
tierra
una descripción determinística es inconcebible
LÍMITES DE LA ESTADÍSTICA CLÁSICA
Se considera las observaciones como resultados (realizaciones)
independientes de una misma variable aleatoria
la interpretación clásica carece de realismo
EL MODELO GEOESTADÍSTICO
Se considera “interacciones” entre las observaciones, de modo de tomar en cuenta
sus dependencias espaciales.
Se podrá estimar el valor en un sitio no muestreado gracias a su interacción
con los valores en sitios circundantes
La interpretación geoestadística es satisfactoria, puesto que las variables
regionalizadas presentan dos aspectos complementarios
La interacción entre dos valores (= resorte) se cuantifica por las herramientas
“variográficas”: principalmente el variograma, pero también el correlograma o la
covarianza
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 4
OBJETIVO DEL ANÁLISIS VARIOGRÁFICO
Describir las principales propiedades de la distribución espacial de la variable
regionalizada en estudio, más allá de un simple reporte de los valores (perfiles,
mapas).
¿Qué tan continua es la variable en el espacio?
Ejemplo:
Las 2376 muestras de exploración en un yacimiento de tipo pórfido cuprífero:
NOCIÓN DE CORRELACIÓN ESPACIAL
La dispersión de la nube aumenta con la distancia de separación.
El examen de las nubes de correlación diferida indica cuán semejantes son dos
datos en función de la distancia que los separa. Es decir, permite apreciar la
correlación espacial de los valores de la variable regionalizada.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 5
VARIOGRAMA EXPERIMENTAL
El variograma experimental se obtiene al visualizar el momento de inercia de las nubes
de correlación diferida (distancia cuadrática promedio a la diagonal principal) en
función de la distancia de separación.
Generalmente, se trata de una función creciente de la distancia; se anula
cuando ésta vale cero.
Existe una relación entre todas las herramientas variográficas. En general, se
prefiere utilizar el variograma en lugar de la covarianza o del correlograma.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 6
EL VARIOGRAMA MUESTRA CARACTERÍSTICAS IMPORTANTES DE LA
VARIABLE REGIONALIZADA:
1. el crecimiento indica la velocidad con la cual la variable pierde correlación
espacial
2. la distancia para la cual se estabiliza el variograma representa la “zona de
influencia” de un dato; se llama alcance
3. el comportamiento cerca del origen indica qué tan semejantes son dos datos
muy cercanos, o sea, refleja la continuidad o regularidad de la variable en el
espacio
4. el cálculo del variograma puede hacerse a lo largo de distintas direcciones del
espacio y evidenciar una anisotropía
Denotemos como { , = 1... n} los sitios de muestreo y como
Z(x) la variable regionalizada.
El variograma experimental mide la desviación cuadrática promedio entre dos datos en
función de su separación:
CONCLUSIONES ACERCA DEL VARIOGRAMA EXPERIMENTAL
El variograma experimental es poco estable cuando
la distancia h considerada es grande
el muestreo es muy irregular o preferencial
la distribución de los datos es muy asimétrica o contiene valores extremos
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 7
GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS ENTRE <0 -1> USANDO VISUAL BASIC 6.0
Este es el formulario que se muestra antes de ejecutar el programa que genera
la cantidad de números aleatorios que no requiera dentro de cualquier intervalo.
Para poder utilizarlo, hacemos clic en entrar.
Al hacer lo anterior, automáticamente seremos re direccionados.
Ahí se mostrara 4 botones las cuales cumplen su función respectiva
o Inicio
o Generar números aleatorios
o Borrar
o Generar variograma
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 8
1. Para generar los números aleatorios dentro de un intervalo, utilice el programa
visual Basic 6.0
a) A continuación se muestra el código con el que se trabajo para que asi sea
posible generar los 1000 números aleatorios dentro del intervalo <0 -1>
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 9
2. Los números aleatorios generados lo registraremos en una de las hojas de
cálculo de Excel, con la finalidad de poder exportar a cualquier otro programa
de manera fácil.
3. Al hacer clic en el botón azul (generar números aleatorios) se mostrara:
a) Ahí pondremos el minimo valor del intervalo para generar los números
aleatorios, para nuestro caso será cero “0”
4. Aquí se pondrá el valor máximo de nuestro intervalo
5. Aquí se pondrá la cantidad de número que necesitamos generar.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 10
6. Luego automáticamente se generan los 1000 números aleatorio
1 0.0180
2 0.1826
3 0.3728
4 0.1876
5 0.2743
6 0.3581
7 0.2625
8 0.5198
9 0.5241
10 0.1198
11 0.6944
12 0.3228
13 0.0683
14 0.8769
15 0.5034
16 0.9049
17 0.5451
18 0.0279
19 0.5564
20 0.4774
21 0.8824
22 0.1012
23 0.3309
24 0.4209
25 0.5014
26 0.1457
27 0.7426
28 0.8003
29 0.7697
30 0.3714
31 0.2240
32 0.1308
33 0.7041
34 0.0401
35 0.0522
36 0.3935
37 0.9241
38 0.6059
39 0.9272
40 0.3008
41 0.8548
42 0.1060
43 0.8001
44 0.8123
45 0.1801
46 0.8013
47 0.9510
48 0.9001
49 0.5458
50 0.0667
51 0.3170
52 0.5648
53 0.5128
54 0.5323
55 0.0710
56 0.1010
57 0.7601
58 0.4734
59 0.4491
60 0.6126
61 0.5379
62 0.4517
63 0.8289
64 0.7790
65 0.3710
66 0.2055
67 0.0580
68 0.8702
69 0.0117
70 0.7905
71 0.0317
72 0.0128
73 0.6429
74 0.9705
75 0.5214
76 0.7053
77 0.3312
78 0.8578
79 0.2523
80 0.5840
81 0.7304
82 0.8040
83 0.2322
84 0.4386
85 0.0341
86 0.5407
87 0.3289
88 0.4776
89 0.1791
90 0.5699
91 0.0991
92 0.8441
93 0.2985
94 0.8047
95 0.8657
96 0.3815
97 0.4249
98 0.4600
99 0.0465
100 0.6489
101 0.4433
102 0.1931
103 0.7322
104 0.1868
105 0.2944
106 0.4943
107 0.5143
108 0.0331
109 0.4279
110 0.3275
111 0.5636
112 0.4879
113 0.5051
114 0.0210
115 0.9581
116 0.1300
117 0.3525
118 0.4078
119 0.2609
120 0.0820
121 0.1647
122 0.2164
123 0.3490
124 0.5260
125 0.9578
126 0.7116
127 0.4906
128 0.4696
129 0.2719
130 0.5848
131 0.6739
132 0.7608
133 0.1251
134 0.0949
135 0.1848
136 0.3543
137 0.2158
138 0.4588
139 0.4352
140 0.8269
141 0.3764
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 11
142 0.4919
143 0.0412
144 0.1430
145 0.2761
146 0.4990
147 0.1510
148 0.6702
149 0.3743
150 0.4147
151 0.0233
152 0.4454
153 0.1233
154 0.1942
155 0.8550
156 0.6897
157 0.4220
158 0.4537
159 0.8599
160 0.5745
161 0.3184
162 0.3613
163 0.5965
164 0.2372
165 0.9634
166 0.7773
167 0.5459
168 0.0465
169 0.8131
170 0.6452
171 0.9404
172 0.1181
173 0.0829
174 0.6321
175 0.8413
176 0.0806
177 0.4497
178 0.0192
179 0.4673
180 0.0906
181 0.0057
182 0.8428
183 0.7722
184 0.0991
185 0.4610
186 0.2846
187 0.2734
188 0.3662
189 0.5974
190 0.3123
191 0.1299
192 0.2275
193 0.9707
194 0.5706
195 0.4705
196 0.1094
197 0.8644
198 0.5214
199 0.9717
200 0.7946
201 0.4928
202 0.8348
203 0.6860
204 0.9379
205 0.4537
206 0.0294
207 0.1202
208 0.8319
209 0.4321
210 0.3630
211 0.5631
212 0.4224
213 0.1529
214 0.9733
215 0.6639
216 0.5743
217 0.5841
218 0.2687
219 0.2603
220 0.5870
221 0.3902
222 0.5686
223 0.4567
224 0.9599
225 0.6349
226 0.9940
227 0.9521
228 0.4086
229 0.7344
230 0.6086
231 0.6184
232 0.1298
233 0.6609
234 0.8089
235 0.3284
236 0.3174
237 0.3951
238 0.9650
239 0.0341
240 0.9281
241 0.6296
242 0.3114
243 0.0946
244 0.6968
245 0.7223
246 0.0875
247 0.8547
248 0.4023
249 0.8989
250 0.9279
251 0.4721
252 0.3832
253 0.7067
254 0.5038
255 0.9967
256 0.3029
257 0.7173
258 0.4128
259 0.6977
260 0.1660
261 0.4797
262 0.3200
263 0.6423
264 0.5834
265 0.7239
266 0.3486
267 0.5237
268 0.2881
269 0.8133
270 0.7202
271 0.7392
272 0.9006
273 0.4485
274 0.6459
275 0.7183
276 0.9451
277 0.6200
278 0.4665
279 0.5008
280 0.1144
281 0.8116
282 0.0434
283 0.5651
284 0.7860
285 0.4531
286 0.3993
287 0.9061
288 0.7877
289 0.6241
290 0.6082
291 0.3634
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 12
292 0.4129
293 0.0065
294 0.9370
295 0.1997
296 0.6867
297 0.0878
298 0.2352
299 0.9283
300 0.8810
301 0.6145
302 0.5762
303 0.3918
304 0.2806
305 0.2949
306 0.1475
307 0.0902
308 0.1985
309 0.7524
310 0.3917
311 0.7585
312 0.2417
313 0.7284
314 0.3965
315 0.1953
316 0.8269
317 0.5358
318 0.5362
319 0.3411
320 0.9456
321 0.7617
322 0.3615
323 0.6056
324 0.1806
325 0.2210
326 0.7407
327 0.4467
328 0.9709
329 0.1591
330 0.2500
331 0.1983
332 0.1275
333 0.7051
334 0.8143
335 0.1482
336 0.5993
337 0.5752
338 0.5977
339 0.8666
340 0.4883
341 0.0256
342 0.1442
343 0.7840
344 0.3156
345 0.0556
346 0.7684
347 0.0192
348 0.5369
349 0.8608
350 0.1958
351 0.4579
352 0.3079
353 0.5363
354 0.4539
355 0.0804
356 0.5003
357 0.0295
358 0.0124
359 0.5397
360 0.9673
361 0.3438
362 0.1742
363 0.9901
364 0.0588
365 0.9912
366 0.7157
367 0.1647
368 0.3879
369 0.6956
370 0.7776
371 0.7039
372 0.8457
373 0.3460
374 0.0054
375 0.7336
376 0.8673
377 0.1995
378 0.9403
379 0.6930
380 0.9473
381 0.3346
382 0.6593
383 0.4129
384 0.4057
385 0.3540
386 0.6666
387 0.4441
388 0.4033
389 0.3383
390 0.0334
391 0.6349
392 0.2070
393 0.0484
394 0.7891
395 0.9598
396 0.7062
397 0.3791
398 0.5617
399 0.5973
400 0.1778
401 0.0623
402 0.4685
403 0.2582
404 0.3020
405 0.6197
406 0.2565
407 0.7635
408 0.4279
409 0.5663
410 0.6935
411 0.8728
412 0.0895
413 0.8632
414 0.2081
415 0.3623
416 0.7705
417 0.6212
418 0.7810
419 0.3530
420 0.9207
421 0.0535
422 0.0849
423 0.8886
424 0.2214
425 0.6789
426 0.8760
427 0.7638
428 0.1009
429 0.7751
430 0.6336
431 0.6025
432 0.5001
433 0.0816
434 0.4516
435 0.1857
436 0.8884
437 0.7530
438 0.1788
439 0.0299
440 0.5289
441 0.5622
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 13
442 0.8092
443 0.2150
444 0.9945
445 0.3531
446 0.1233
447 0.4624
448 0.9332
449 0.7442
450 0.5782
451 0.4633
452 0.0839
453 0.0815
454 0.4482
455 0.4570
456 0.5418
457 0.6418
458 0.2160
459 0.0583
460 0.2742
461 0.0854
462 0.2125
463 0.3365
464 0.8862
465 0.1597
466 0.5082
467 0.1429
468 0.6362
469 0.6523
470 0.0534
471 0.6892
472 0.7014
473 0.5935
474 0.0688
475 0.3758
476 0.6938
477 0.7103
478 0.6863
479 0.8693
480 0.4254
481 0.1291
482 0.8395
483 0.4313
484 0.9241
485 0.3285
486 0.4045
487 0.4963
488 0.6993
489 0.3431
490 0.5904
491 0.4995
492 0.2573
493 0.2162
494 0.5798
495 0.9554
496 0.8672
497 0.7030
498 0.4196
499 0.7858
500 0.5766
501 0.2236
502 0.1617
503 0.8976
504 0.4767
505 0.0665
506 0.2534
507 0.0114
508 0.2185
509 0.8413
510 0.1782
511 0.7393
512 0.7781
513 0.1822
514 0.3462
515 0.9132
516 0.4725
517 0.7007
518 0.2351
519 0.1628
520 0.2252
521 0.1893
522 0.7805
523 0.7436
524 0.0814
525 0.0739
526 0.0166
527 0.6156
528 0.9745
529 0.1175
530 0.9669
531 0.7707
532 0.7409
533 0.3733
534 0.7849
535 0.8113
536 0.3860
537 0.3873
538 0.1443
539 0.7782
540 0.5999
541 0.6522
542 0.8802
543 0.2288
544 0.5227
545 0.3098
546 0.8795
547 0.5653
548 0.7605
549 0.1045
550 0.2212
551 0.6127
552 0.6507
553 0.5864
554 0.5675
555 0.4470
556 0.7779
557 0.5646
558 0.8043
559 0.4733
560 0.7392
561 0.8097
562 0.9315
563 0.7540
564 0.1603
565 0.0076
566 0.2042
567 0.5865
568 0.9606
569 0.9624
570 0.5227
571 0.3323
572 0.8692
573 0.0493
574 0.0738
575 0.4938
576 0.1904
577 0.9180
578 0.2206
579 0.0438
580 0.8192
581 0.4459
582 0.6440
583 0.0023
584 0.5072
585 0.9409
586 0.7327
587 0.2659
588 0.3779
589 0.5946
590 0.2240
591 0.6848
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 14
592 0.6927
593 0.1857
594 0.0946
595 0.3917
596 0.8661
597 0.0328
598 0.7009
599 0.3796
600 0.7318
601 0.1978
602 0.1700
603 0.3300
604 0.0578
605 0.9388
606 0.0400
607 0.6908
608 0.3124
609 0.4133
610 0.1509
611 0.0049
612 0.6799
613 0.6314
614 0.7849
615 0.4879
616 0.3258
617 0.6588
618 0.0573
619 0.8565
620 0.9127
621 0.0701
622 0.5571
623 0.4063
624 0.3661
625 0.6517
626 0.2373
627 0.3403
628 0.8895
629 0.3551
630 0.5562
631 0.3468
632 0.2307
633 0.4999
634 0.8673
635 0.4275
636 0.1967
637 0.2270
638 0.0602
639 0.9759
640 0.4200
641 0.2018
642 0.4515
643 0.1050
644 0.3739
645 0.5671
646 0.9250
647 0.2257
648 0.6378
649 0.1466
650 0.3226
651 0.8751
652 0.4136
653 0.8975
654 0.0847
655 0.7941
656 0.2907
657 0.6141
658 0.1411
659 0.2559
660 0.2618
661 0.8808
662 0.0515
663 0.6443
664 0.9886
665 0.2748
666 0.3959
667 0.2812
668 0.3174
669 0.8201
670 0.4156
671 0.5054
672 0.0445
673 0.6897
674 0.9038
675 0.0002
676 0.9323
677 0.1593
678 0.3457
679 0.3720
680 0.9745
681 0.8104
682 0.3098
683 0.9779
684 0.9118
685 0.9829
686 0.0882
687 0.0043
688 0.9978
689 0.4791
690 0.5871
691 0.7948
692 0.0143
693 0.5161
694 0.4679
695 0.4283
696 0.5369
697 0.9290
698 0.5370
699 0.5472
700 0.4510
701 0.6244
702 0.3875
703 0.4355
704 0.7171
705 0.2833
706 0.2889
707 0.3468
708 0.3865
709 0.3143
710 0.3281
711 0.0829
712 0.8671
713 0.0564
714 0.8002
715 0.8212
716 0.4386
717 0.2327
718 0.8488
719 0.1933
720 0.0187
721 0.6530
722 0.3566
723 0.6133
724 0.1781
725 0.1672
726 0.0866
727 0.8552
728 0.4066
729 0.8685
730 0.0720
731 0.8818
732 0.6287
733 0.5461
734 0.2571
735 0.9225
736 0.9690
737 0.3889
738 0.3881
739 0.8011
740 0.7677
741 0.9382
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 15
742 0.1536
743 0.5148
744 0.8469
745 0.2910
746 0.5750
747 0.0612
748 0.0252
749 0.5530
750 0.6476
751 0.5174
752 0.8845
753 0.5419
754 0.2309
755 0.3675
756 0.7845
757 0.7405
758 0.1891
759 0.0811
760 0.1292
761 0.4997
762 0.7820
763 0.9413
764 0.8820
765 0.4915
766 0.3056
767 0.1226
768 0.3315
769 0.4127
770 0.9827
771 0.0194
772 0.1072
773 0.9374
774 0.1033
775 0.8238
776 0.4450
777 0.9203
778 0.4155
779 0.3542
780 0.7029
781 0.8501
782 0.7661
783 0.1327
784 0.1265
785 0.5522
786 0.9911
787 0.7138
788 0.8648
789 0.1422
790 0.0564
791 0.2624
792 0.2358
793 0.2287
794 0.4483
795 0.3819
796 0.2419
797 0.3669
798 0.8143
799 0.1921
800 0.3358
801 0.7610
802 0.8539
803 0.6578
804 0.4362
805 0.2181
806 0.4585
807 0.1664
808 0.1928
809 0.3507
810 0.1029
811 0.3564
812 0.5029
813 0.0302
814 0.4854
815 0.1955
816 0.2760
817 0.0900
818 0.4186
819 0.3084
820 0.4502
821 0.2784
822 0.9698
823 0.5553
824 0.2576
825 0.4620
826 0.8521
827 0.8598
828 0.7397
829 0.0784
830 0.0645
831 0.2873
832 0.5133
833 0.8400
834 0.7829
835 0.3726
836 0.7859
837 0.6865
838 0.5005
839 0.6986
840 0.6216
841 0.9883
842 0.4185
843 0.7241
844 0.4564
845 0.9997
846 0.0868
847 0.8620
848 0.8642
849 0.5617
850 0.2945
851 0.8075
852 0.5720
853 0.0556
854 0.2107
855 0.1159
856 0.7260
857 0.6056
858 0.7747
859 0.0313
860 0.4068
861 0.5324
862 0.3374
863 0.5643
864 0.3951
865 0.0559
866 0.5511
867 0.8200
868 0.1876
869 0.2489
870 0.5105
871 0.5768
872 0.2624
873 0.2395
874 0.1435
875 0.1135
876 0.5948
877 0.6647
878 0.8515
879 0.2886
880 0.4224
881 0.3735
882 0.4002
883 0.8674
884 0.2615
885 0.3798
886 0.0602
887 0.1006
888 0.1722
889 0.0659
890 0.9974
891 0.5527
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 16
892 0.2742
893 0.6350
894 0.9143
895 0.1795
896 0.5125
897 0.8151
898 0.9396
899 0.6564
900 0.6726
901 0.8116
902 0.7698
903 0.9571
904 0.6467
905 0.5104
906 0.0592
907 0.1809
908 0.9492
909 0.9315
910 0.0608
911 0.6314
912 0.4818
913 0.9316
914 0.5169
915 0.1443
916 0.5498
917 0.1575
918 0.7995
919 0.6657
920 0.1274
921 0.2490
922 0.3014
923 0.0802
924 0.3734
925 0.2926
926 0.0763
927 0.2890
928 0.3967
929 0.5237
930 0.7297
931 0.5380
932 0.2721
933 0.2807
934 0.5596
935 0.9959
936 0.3057
937 0.2074
938 0.9468
939 0.5826
940 0.5509
941 0.7064
942 0.9959
943 0.0468
944 0.5737
945 0.6423
946 0.4258
947 0.2945
948 0.4682
949 0.2947
950 0.7101
951 0.9673
952 0.1229
953 0.5614
954 0.4680
955 0.2701
956 0.7355
957 0.4113
958 0.1048
959 0.0492
960 0.5790
961 0.5881
962 0.7027
963 0.1210
964 0.0173
965 0.5626
966 0.1611
967 0.8494
968 0.7706
969 0.7367
970 0.5876
971 0.9747
972 0.4312
973 0.8956
974 0.9381
975 0.6909
976 0.2292
977 0.9118
978 0.9082
979 0.9743
980 0.0481
981 0.6978
982 0.0730
983 0.1618
984 0.6900
985 0.4091
986 0.2783
987 0.7785
988 0.3918
989 0.8975
990 0.2810
991 0.6163
992 0.5907
993 0.4144
994 0.6398
995 0.0616
996 0.9395
997 0.5635
998 0.8557
999 0.6739
1000 0.5726
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 17
ANALIZANDO LOS DATOS CON LOS SIGUIENTES PARÁMETROS
ESTADÍSTICOS
Para ello empleamos el programa SPSS 20
ANALISIS DE LOS DATOS SIN HABER SIDO ORDENADOS
FREQUENCIES VARIABLES=ley_de_mineral /NTILES=4 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE KURTOSIS SEKURT /ORDER=ANALYSIS. [Conjunto_de_datos0] D:\Archivos de Frank\VII CICLO UNI\GEOESTADISTICA I\geoestadistica 1.sav
Estadísticos
Ley de Mineral
N Válidos 1000
Perdidos 0
Media ,484454
Mediana ,472300
Moda ,0192a
Desv. típ. ,2847400
Varianza ,081
Curtosis -1,146
Error típ. de curtosis ,155
Mínimo ,0002
Máximo ,9997
Percentiles 25 ,236150
50 ,472300
75 ,725525
a. Existen varias modas. Se mostrará
el menor de los valores.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 18
GRAFICANDO:
HISTOGRAMA
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 19
GRAFICANDO EL VARIOGRAMA CORRESPONDIENTE
Para ello utilizamos el programa visual Basic 6.0
Para que se ejecute hacemos clic en el botón morado (generar variograma) que se muestra en la hoja de cálculo del Excel.
Luego de generar el cálculo del variograma, usamos el programa (SPSS 20) para poder graficar.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 20
GRAFICANDO EL VARIOGRAMA CORRESPONDIENTE
Datos sin ser ordenados
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 21
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 22
ANALISIS CON DATOS ORDENADOS EN FORMA ASCENDENTE
Parámetros estadísticos analizados
Estadísticos
ley en orden ascendente
N Válidos 1000
Perdidos 0
Media ,484454
Error típ. de la media ,0090043
Mediana ,472300
Moda ,0192a
Desv. típ. ,2847400
Varianza ,081
Asimetría ,065
Error típ. de asimetría ,077
Curtosis -1,146
Error típ. de curtosis ,155
Rango ,9995
Mínimo ,0002
Máximo ,9997
Percentiles 25 ,236150
50 ,472300
75 ,725525
a. Existen varias modas. Se mostrará
el menor de los valores.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 23
VARIOGRAMA CON DATOS ORDENADOS EN FORMA ASCENDENTE
[Conjunto_de_datos0] D:\Archivos de Frank\VII CICLO UNI\GEOESTADISTICA I\geoestadistica 1.sav
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 24
GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=gamma_de_h_ascendente[LEVEL=ratio] h[LEVEL=ratio] MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO /GRAPHSPEC SOURCE=VIZTEMPLATE(NAME="Line"[LOCATION=LOCAL] MAPPING( "x"="h"[DATASET="graphdataset"] "y"="gamma_de_h_ascendente"[DATASET="graphdataset"] "Summary"="mean")) VIZSTYLESHEET="Traditional"[LOCATION=LOCAL] LABEL='Líneas: gamma_de_h_ascendente-h' DEFAULTTEMPLATE=NO.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 25
Análisis de los datos ordenados en forma descendente
Estadísticos
Ley en orden descendente
N Válidos 1000
Perdidos 0
Media ,484454
Error típ. de la media ,0090043
Mediana ,472300
Moda ,0192a
Desv. típ. ,2847400
Varianza ,081
Asimetría ,065
Error típ. de asimetría ,077
Curtosis -1,146
Error típ. de curtosis ,155
Rango ,9995
Mínimo ,0002
Máximo ,9997
Percentiles 25 ,236150
50 ,472300
75 ,725525
a. Existen varias modas. Se mostrará
el menor de los valores.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 26
VARIOGRAMA REALIZADO CON DATOS ORDENADOS EN FORMA DESCENDENTE
[Conjunto_de_datos0] D:\Archivos de Frank\VII CICLO UNI\GEOESTADISTICA I\geoestadistica 1.sav
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 27
GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=h[LEVEL=ratio] gamma_de_h_descendente[LEVEL=ratio] MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO /GRAPHSPEC SOURCE=VIZTEMPLATE(NAME="Line"[LOCATION=LOCAL] MAPPING( "x"="h"[DATASET="graphdataset"] "y"="gamma_de_h_descendente"[DATASET="graphdataset"] "Summary"="mean")) VIZSTYLESHEET="Traditional"[LOCATION=LOCAL] LABEL='Líneas: gamma_de_h_descendente-h' DEFAULTTEMPLATE=NO.
[ANALISIS CON VARIOGRAMA A DATOS ALEATORIOS] FIGMM
Geoestadistica 1 28
CONCLUSIONES
Los valores de los parámetros estadísticos como la media, mediana,
moda, desviación estándar, varianza, curtosis, y percentiles no varían en
absoluto cuando se reordenan los 1000 datos (forma desordenada,
ordenados en forma ascendente, ordenados en forma descendente). No
obstante el grafico de los histogramas también son idénticos.
El grafico de los variogramas correspondientes a los tres casos (datos
en forma aleatoria, ordenados en forma ascendente, ordenados en
forma descendente) varía notoriamente a pesar de que los valores de
los datos son los mismos y que solo fueron reordenados.
Basta reordenar los valores de los datos para tener un gráfico de
variograma diferente.
La estadística clásica presenta límites, debido a que considera las
observaciones como resultados independientes a pesar de que se trate
de una misma variable aleatoria.
El modelo geoestadistico considera “considera interacciones” entre las
observaciones; por lo tanto se podrá estimar en un sitio no muestreado
gracias a la interacción con los valores en sitios circundantes.
BIBLIOGRAFIA
Apuntes de clase de los profesores (Dr. Marín Suares Augusto e Ing.
Teves Rojas Augusto)
Análisis variografico, recopilación de geoestadistica aplicada a
yacimientos mineros. (CD)
Curso de geoestadistica, libro de Geroges Matheron
http://cg.ensmp.fr/bibliotheque/public/MATHERON_Ouvrage_00537.pdf