Análisis Exploratorio de Datos, Geoestadística, Minería, Geología, Yacimientos Minerales, Variables Regionalizadas, Muestreo, Histogramas, Gráficos de Probabilidad, Diagramas de Caja, Análisis Univariable, Análisis Bivariable, Análisis Multivariable, Análisis Espacial.
Este documento explora en detalle el análisis exploratorio de datos (AED) como una etapa crítica en la geoestadística, con un enfoque particular en su aplicación a la evaluación de yacimientos minerales. El AED permite a los geólogos obtener una comprensión profunda de la distribución espacial de las variables regionalizadas, como leyes de minerales, tipos de roca y características de alteración, lo que a su vez facilita la toma de decisiones informadas en la exploración y explotación minera.
Contenido:
- Importancia del Análisis Exploratorio de Datos: El AED es crucial para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos geológicos, anticipar dificultades, como valores atípicos o inconsistencias, y definir las variables y zonas de estudio más relevantes.
- Herramientas de Análisis Univariable: Se presentan diversas técnicas para analizar una variable a la vez, incluyendo:
- Tablas de frecuencia e histogramas: Permiten visualizar la distribución de los valores, identificar valores atípicos y detectar posibles multimodalidades, lo que sugiere la presencia de diferentes poblaciones.
- Histograma acumulado y curvas tonelaje-ley: Útiles para evaluar la proporción de material que supera una ley de corte específica y para calcular la cantidad de metal presente.
- Estadísticas básicas: Medidas de posición (media, mediana, cuantiles), dispersión (varianza, desviación estándar) y forma (asimetría, curtosis) proporcionan un resumen conciso de la distribución de los datos.
- Diagrama de caja: Representa gráficamente la simetría y dispersión de los datos, facilitando la comparación entre diferentes unidades geológicas.
- Gráficos de probabilidad: Comparan la distribución empírica con distribuciones de referencia (normal o lognormal), lo que ayuda a identificar la mezcla de poblaciones y a comparar distribuciones entre diferentes categorías.
- Herramientas de Análisis Bivariable: Técnicas para analizar la relación entre dos variables:
- Gráficos cuantiles contra cuantiles: Comparan las distribuciones de dos variables o de la misma variable medida en diferentes zonas o con diferente aparataje, para determinar si provienen de la misma población.
- Tabla de contingencia: Para variables categóricas, muestra la frecuencia de ocurrencia conjunta de diferentes categorías.
- Gráfico de dispersión o nube de correlación: Visualiza la relación entre dos variables, identificando patrones lineales o no lineales, valores atípicos y posibles modelos de regresión.
- Coeficientes de correlación: Cuantifican la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables, con opciones para manejar la influencia de valores atípicos (Pearson vs. Spearman).
- Regresión lineal y polinomial: Modelan la relación entre dos variables mediante una recta o una curva, respectivamente.
- Gráficos de proporción: Visualizan las proporciones de diferentes categorías en función de otra variable.
- Herramientas de Análisis Multivariable: Extienden el análisis a más de dos variables:
- Matriz de correlación: Muestra los coeficientes de correlación entre todos los pares de variables.
- Regresión multilineal: Modela la relación entre una variable dependiente y varias variables independientes.
- Análisis en componentes principales (ACP): Reduce la dimensionalidad de los datos y crea variables sintéticas que resumen la información multivariable.
- Análisis discriminante: Encuentra ejes que mejor separan las clases de una variable categórica en función de varias variables continuas.
- Otras técnicas: Análisis canónico, análisis de correspondencias, análisis de correspondencias múltiples y técnicas de agrupamiento.
- Herramientas de Análisis Espacial: Técnicas para visualizar y analizar la distribución espacial de los datos:
- Despliegues y mapas: Permiten visualizar la ubicación de los datos y la continuidad espacial de las variables.
- Nubes direccionales: Ayudan a detectar observaciones atípicas y a estudiar la homogeneidad espacial.
- Gráfico de deriva: Muestra la tendencia espacial de una variable a lo largo de una dirección particular.
- Curva de proporción vertical: Visualiza las proporciones acumuladas de las categorías en función de la profundidad.
- Matriz de transiciones: Calcula las probabilidades de transición entre diferentes categorías en una variable categórica.
- Gráficos de media vs. desviación estándar: Detectan el efecto proporcional, donde la variabilidad aumenta con el valor medio.
- Nube de correlación diferida: Visualiza la continuidad espacial de una variable a diferentes distancias de separación.
- Análisis de contacto: Estudia cómo se comporta una variable al cruzar la frontera entre dos unidades geológicas.
Autor:
Xavier Emery
Fecha de Publicación:
Universidad de Chile
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