7° trabajo de geoestadistica

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OBJETIVOS Hacer un estudio de los variogramas Observar el comportamiento frente a datos diversos obtenidos al aplicar distintas formas de agrupación de dichos datos Obtener gráficos con los cuales podemos obtener información de un determinado fenómeno. MODELO MATEMÁTICO Estadística (descriptiva) La media ¯ x= i=1 n x i n La varianza σ 2 = ( x−¯ x ) 2 n = x 2 n −¯ x 2 Desviación estándar σ= ( x−¯ x ) 2 n = x 2 n −¯ x 2 Coeficiente de variación C . V= σ ¯ x GEOESTADISTICO (Función Variograma) γ ( h )= x i np { Z ( x i )−Z ( x i +h )} 2 2× np

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geoestadisitica 1

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OBJETIVOS Hacer un estudio de los variogramas Observar el comportamiento frente a datos diversos obtenidos al aplicar distintas formas de agrupacin de dichos datos Obtener grficos con los cuales podemos obtener informacin de un determinado fenmeno.MODELO MATEMTICO Estadstica (descriptiva)

La media

La varianza

Desviacin estndar

Coeficiente de variacin

GEOESTADISTICO (Funcin Variograma)

Obtenemos los mil datos aleatorios en el rango de >0,1< los cuales a continuacin se muestran

Calculo de Estadstica descriptivaminimomaxmediavarinzades. Estc.v

0.0010.9980.5220.081305090.285140480.546246

Con los mil datos aleatorios obtenidos en Excel procedemos a realizar su histogramaClaseFrecuencia% acumuladoClaseFrecuencia% acumulado

0.0007150310.10%0.51519773148.90%

0.0328702293.00%0.547352873152.00%

0.06502536265.60%0.579508032454.40%

0.09718053288.40%0.61166323357.70%

0.12933572510.90%0.643818372360.00%

0.161490862213.10%0.675973533963.90%

0.193646033416.50%0.70812874067.90%

0.22580123119.60%0.740283873171.00%

0.257956364023.60%0.772439034275.20%

0.290111532325.90%0.80459423378.50%

0.32226673729.60%0.836749374182.60%

0.354421862432.00%0.868904533285.80%

0.386577032834.80%0.90105974089.80%

0.41873223238.00%0.933214874193.90%

0.450887364742.70%0.965370033497.30%

0.483042533145.80%y mayor...27100.00%

Hallando el variogram de los mil datos aleatorios utilizando la herramienta de macros con el siguiente cdigo:

Haciendo la compositacion de 10 en 10 de los 1000 datosDATOS COMPOSITADOS DE 10 EN N10

0.4820.4990.6510.6030.6570.6710.5460.4910.520.503

0.5120.5470.470.5910.4940.6090.5530.4640.5460.444

0.3950.4380.4620.4360.4410.5810.4950.7060.5270.514

0.3480.4810.3160.5840.5430.4980.4430.5450.5620.628

0.410.4030.5830.5660.4890.5880.7310.5040.5120.399

0.4080.4780.5480.5010.4130.6980.6060.3980.6830.674

0.4690.4230.6240.5030.4730.4940.6830.3810.6610.517

0.4380.440.4880.5660.5450.6490.6640.5330.5280.588

0.4750.4040.4820.4370.6280.5790.4520.480.4540.266

0.5830.4440.470.4790.8060.6910.2880.580.4570.57

Estadstica descriptivaminmaxmediavarinzades.estc.v

0.2660.8060.52080.009642530.098196360.188549

Hallando su histogramaClaseFrecuencia% acumulado

0.26611.00%

0.3223.00%

0.37414.00%

0.4281014.00%

0.4822539.00%

0.5362059.00%

0.592079.00%

0.644786.00%

0.6981197.00%

0.752299.00%

y mayor...1100.00%

Hallando el variograma de la compositacion de 10 en 10

Haciendo la compositacion de 20 en 20 de los 1000 datosCOMPOSITACION DE 20 EN 20

0.4970.5610.5750.5490.533

0.3720.3890.4920.4690.544

0.4090.5660.4510.6690.598

0.4530.5560.5090.6740.595

0.5290.4760.7170.370.455

0.5230.5970.640.4770.473

0.460.510.540.6250.571

0.440.5330.6430.4510.536

0.4320.5340.5710.4570.553

0.4240.4580.6350.530.418

Estadstica descriptivaminmaxmediavarianzades. Estc.v

0.370.7170.520780.006545850.080906420.155356

Hallando su histogramaClaseFrecuencia% acumulado

0.3712.00%

0.41957143410.00%

0.469142861132.00%

0.51871429746.00%

0.568285711474.00%

0.61785714686.00%

0.66742857494.00%

y mayor...3100.00%

Hallando el variograma de la compositacion de 20 en 20

Haciendo la compositacion de 40 en 40 de los 1000 datosCOMPOSITACION DE 40 EN 40

0.4340.4750.5340.5090.539

0.4310.5610.480.6710.596

0.5260.5360.6790.4240.464

0.450.5220.5910.5380.554

0.4280.4960.6030.4940.485

Estadstica descriptivaminmaxmediavarianzades. Estc.v

0.4240.6790.52080.004876750.069833730.134089

Hallando su histograma

ClaseFrecuencia% acumulado

0.42414.00%

0.475628.00%

0.526756.00%

0.577680.00%

0.628392.00%

y mayor...2100.00%

Hallando el variograma de la compositacion de 40 en 40

Conclusiones La grafica del variograma de los mil datos aleatorios cuando el h es muy grande el variograma tiende a ser igual a su desviacin estndar Se observa que cuando se hacen las compositaciones de 10, 20 y 40 sus desviaciones estndar decrecen , es decir el rango de compositacion es inversamente proporcional a la desviacin estndar Para las graficas de los variogramas en la parte final tiende a decrecer En cuanto a la media para los datos aleatorios como para las compositaciones de 10, 20 y 40 la variacin pequea , que no vara mucho es decir se mantiene constante