Este artículo explora el fascinante mundo del análisis estadístico de datos geológicos, una herramienta esencial para comprender procesos naturales, identificar patrones y tomar decisiones informadas en diversos campos como la minería, la geología y la ingeniería. Se presentan los conceptos fundamentales de la estadística aplicada a la geología, incluyendo definiciones clave como campo, universo, muestra y población, y se ilustran las diferentes naturalezas de los datos geológicos, desde datos binarios hasta datos angulares. Se describe la evolución de los sensores de información en términos de extensión espacial y espectral, destacando el creciente volumen y complejidad de los datos geológicos. Se analizan las ventajas de la aproximación cuantitativa, como la objetividad, la síntesis y la capacidad de correlación, y se enfatiza la importancia del archivamiento informático. Se detalla el formato binario y el formato ASCII, y se explican los conceptos de datos vectoriales y matriciales, proporcionando ejemplos concretos para una mejor comprensión.
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Contenido:
- Introducción al Análisis Estadístico de Datos Geológicos:
- Importancia del análisis estadístico para la investigación geológica y la toma de decisiones.
- Diferencias entre la deducción y la inducción en el análisis de datos.
- Evolución de los Sensores de Información:
- Aumento de la extensión espacial, desde minerales hasta placas tectónicas.
- Ampliación de la extensión espectral, abarcando desde rayos gamma hasta ondas de radio.
- Ventajas de la Aproximación Cuantitativa:
- Almacenamiento eficiente y creación de bases de datos.
- Objetividad en el análisis y eliminación de sesgos del operador.
- Síntesis de información y reducción de la dimensionalidad de los datos.
- Facilidad para la comparación de propiedades entre diferentes objetos.
- Posibilidad de correlacionar diferentes propiedades medidas en un mismo objeto.
- Definiciones Estadísticas en Geología:
- Concepto de campo como la extensión espacio-temporal donde se realizan las mediciones.
- Definición de universo como la fuente de todas las mediciones posibles, incluyendo universos discretos y continuos.
- Explicación del soporte como la extensión espacio-temporal sobre la cual se realiza la medición.
- Descripción de la muestra como la medición efectuada sobre el soporte.
- Definición de lote de muestras como una colección de medidas de la misma naturaleza y soporte.
- Concepto de población como el conjunto de todas las muestras posibles del universo.
- La Información Geológica:
- Importancia de la selección de variables relevantes para el estudio.
- Reconocimiento de que un solo objeto geológico contiene información que no puede ser capturada por una sola variable.
- Criterios para la selección de variables óptimas, incluyendo independencia, robustez, sensibilidad y aditividad.
- Consideraciones prácticas para la selección de variables, como la facilidad de medición y la disponibilidad de métodos estandarizados.
- Importancia de la selección de muestras representativas.
- Ideal del muestreo equiprobable y limitaciones prácticas.
- Alternativas como el muestreo aleatorio estratificado.
- Naturaleza de los Datos Geológicos:
- Datos binarios (dicotómicos): Presencia o ausencia de una característica.
- Datos categóricos (multinomiales): Categorías sin un orden específico.
- Datos ordinales (de rango): Categorías con un orden definido.
- Datos relativos: Posición espacial o temporal.
- Datos absolutos (%): Concentraciones o proporciones.
- Datos angulares: Orientación de elementos geológicos.
- Archivamiento Informático:
- Formato binario: Información basada en bits (0 o 1).
- Representación de variables multinomiales y continuas en formato binario.
- Formato ASCII o texto: Utilización de la tabla ASCII de 256 caracteres.
- Ventajas del formato ASCII para la importación y exportación de datos.
- Datos Vectoriales:
- Variables asociadas a puntos, líneas o polígonos.
- Ejemplos de archivos ASCII con datos vectoriales.
- Datos Matriciales:
- Lista secuencial de valores en puntos de una malla sistemática.
- Ejemplos de datos matriciales en formato visual.
Autor: Prof. Eric PIRARD (ULg)
Fecha de Publicación: No se proporciona en el documento.
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