Generar numeros Aleatorios y Variograma

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


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


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.


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.


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


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


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>


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.


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


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


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


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


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


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


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


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.


Geoestadistica 1 18

GRAFICANDO:

HISTOGRAMA


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.


Geoestadistica 1 20

GRAFICANDO EL VARIOGRAMA CORRESPONDIENTE

Datos sin ser ordenados


Geoestadistica 1 21


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


Rango ,9995

Mínimo ,0002

Máximo ,9997


50 ,472300

75 ,725525




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


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.


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


Rango ,9995

Mínimo ,0002

Máximo ,9997


50 ,472300

75 ,725525




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


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.


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

http://cg.ensmp.fr/bibliotheque/public/MATHERON_Ouvrage_00537.pdf

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Generar numeros Aleatorios y Variograma