Tamaño de la celda

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Declustering


Una condición Que es muy difícil de tener es que los datos sean tomados aleatoriamente.
Sondajes y muestreos de superficie Tienden a ser perforados o tomados en áreas de interés generándose zonas con un Agrupamiento mayor de los datos, por ejm zonas de alta ley. Porque Desarrollar un proceso de desagrupamiento? Cuál es la necesidad?... Ajustar el Histograma y resumir estadísticas para que sean representativas de todo el Volumen de interés. Las técnicas De desagrupamiento asignan a cada dato un peso basado en la cercanía de los Datos que lo rodean. 
La Distribución experimental y todo el resumen estadístico son calculados Utilizando estos pesos en vez de una constante 1/n. 
El agrupamiento de información es consecuencia de Un muestreo espacial sesgado y su fuente esta en: ·Restricciones técnicas y económicas ·Delineamiento de las zonas de interés económicas·Acceso. La idea es cambiar la frecuencia (pesos) de las Muestras en función de su representatividad; donde hay más muestras estas informan menos acerca del fenómeno (mas Redundantes), donde hay menos muestras estas informan más acerca del fenómeno. 

Método de polígonos:·
Simple·Asigna los pesos proporcional al área o volumen De cada muestra de interés. Efectivo cuando las áreas de interés están bien Definidas. 

Método DE LAS CELDAS;


Funciona como sigue:

1

Divide El volumen de interés en una grilla de celdas de distinto tamaño l=1, … , L 2.
Cuenta las celdas Ocupadas L0y El número de datos en cada una de las celdas ocupadas nl0 l0 = 1,…,L
3.Pesa Cada dato de acuerdo al numero de datos que están en la misma celda.
Ej; para El dato “i” que cae en la celda “l” > Wi= 1/(ni*L0). Como se obtiene el tamaño de Celda optimo mínimo?

1.Se divide el volumen de interés en celdas de Distinto tamaño.

2

Se Iteran diferentes puntos de origen de las celdas 
3.Se Grafica la media de la variable por cada tamaño de celda. En la práctica la Celda óptima debiera coincidir con la malla de sondajes.

PESOS DE KRIGING ORDINARIO:


Al calcular la Matriz de correlación asigna pesos, interpolador de lagrange, lo que implica Que Krigind desagrupa por esencia ya que es un interpolador lineal ponderado Insesgado. NOTA: el KO no Necesita media conocida, los pesos son las leyes, utiliza matriz porque usa Covarianzas (se sacan de fórmulas) y utiliza variograma insesgado, por lo de la Media desagrupa por lo de declustarizacion, interpolador, etc.

RESULTADOS DE DESAGRUPAMIENTO:


El objetivo es obtener estadísticas Representativas por lo que el proceso corrige la distribución: -Ponderando las frecuencias (pesos) de las Muestras.-Los valores de las muestras no cambian.-Los pondera se calculan por celdas, polígonos y Otras técnicas.

Variable Regionalizada:


El valor de una variable Regionalizada en un punto “z(u)” se interpreta como la realización de una Variable aleatoria Z(u).Si conozco varias realizaciones y Se asume cierta homogeneidad espacial, se puede inferir su distribución. Ej; Equivalente a tirar varias veces un dado

Variable Aleatoria:


es una función desde un espacio muestreal “S” En los números reales. Es una forma de representar un valor z no muestreado (desconocido). Variables aleatorias continuas y discretas o categóricas.

Función Aleatoria


Conjunto de Las variables aleatorias en un dominio.


VARIABLE REGIONALIZADA es una realización de la FA.

MODELAMIENTO GEOESTADISTICO: Su objetivo esencial es establecer medidas cuantitativas de la Variabilidad espacial o continuidad para ser usado en posteriores estimaciones O simulaciones. 
Variograma, herramienta estándar en el análisis de recursos Minerales. 

Variograma Experimental:

forma más robusta de medición de Variabilidad o correlación espacial. 

Mineralización

Sucesión de procesos geológicos que no siempre son Totalmente conocidos.

Deposición de minerales necesita ciertas condiciones geológicas Como, fuente de mineralización, conductos, condiciones lito-estructurales y Termodinámicas favorables.

Supuesto detrás;


las Carácterísticas de la disposición Mineral invariablemente impartirá patrones De correlación espacial, que son importantes para la estimación de Recursos.

La descripción y modelamiento de Estos patrones de correlación, Permitirán realizar una predicción de donde se puede ubicar espacialmente la Mineralización y su valor y error en aquellas Ubicaciones que no han sido muestreadas.

Herramientas estadísticas se usan para describir tales Correlaciones dentro de un apropiado marco teórico. Sin embargo, no Necesariamente el estudio de la Variabilidad Espacial ayuda a entender los procesos de deposición mineral, debido a la multiplicidad de eventos asociados A un depósito mineral y tal Determinación en general es una simplificación de un proceso completo (pto de Vista geológico).

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