UNIVERSIDAD PRINVADA DEL NORTE

FACULTAD DE INGENERIA

ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA DE MINAS

CURSO: GEOESTADISTICA

CICLO: VII

DOCENTE: Ing. Vctor Gerardo Rivasplata Melgar

ALUMNO: Hugo Alexander Castaeda Guzmn

Cajamarca, 26 de septiembre del 2014.

PRESENTACINEste trabajo expone con la mxima claridad que se puede plasmar en dicho procedimiento de datos de dicha la Cuenca del Rio Jequetepeque, ya que se ha determinado los procesos geo estadsticos en el programa Excel, luego pasado al programa Minitab que ser quien manejara los datos y as obtener resultados con su determinada grfica (histogramas y boxplot). El anlisis se realizar a ocho minerales diferentes de acuerdo a sus graficas halladas.

OBJETIVOS DEL TEMA Entender los datos: sobre el proyecto de la cuenca del ro Jequetepeque. Construir e interpretar las grficas de estudio: histogramas, boxplot y anlisis multivariado. Encontrar los estadgrafos de los 8 elementos seleccionados. Hallar su threshold de cada elemento para identificar posibles anomalas. Usar el Anlisis de Correlacin de Pearson para encontrar el nivel de correlacin entre los elementos minerales.

I. PROCEDIMIENTOS DE LA TABLAS DE EXCEL EN MINITABA SOBRE CUENCA DEL RIO JEQUETEPEQUEDatos de poblacion estadstica en excel, analizando 8 elementos con 275 muestras tanto en partes por millon como lognatural; para luego sacar su analisis del programa minitab, para si entender lo que nos quiere dar a conocer:

II. ESTADIGRAFOS DE LAS 8 ELEMENTOS CON DISTRIBUCION LOGNORMALSe trabaja con distribucin lognormal porque los datos son ms confiables, son los siguientes y adems est su trheshold de cada elemento:

III. INTERPRETACION DE LAS GRAFICAS LOGNORMAL

En la interpretacin de estas graficas al encontrar el valor umbral (threshold), a partir de este valor hay presencia de anomalas las cuales son zonas de potencial concentracin de minerales las cuales requieren un anlisis riguroso por expertos en la materia.

1. LnBa_ppm Su threshold = 6.05 a partir de este valor va presentar anomalas. Su grfica es insesgada.2. LnCr_ppm Su threshold = 3.56 a partir de este valor va presentar anomalas. Presenta sesgo positivo.3. LnLi_ppm Su threshold = 2.80 a partir de este valor va presentar anomalas. Sesgo negativo.4. LnAl_ppm Su threshold = 10.41 a partir de este valor va presentar anomalas. Su grfica es insesgada.

5. LnCu_ppm Su threshold = 4.13 a partir de este valor va presentar anomalas. Presenta sesgo positivo.6. LnPb_ppm Su threshold = 3.84 a partir de este valor va presentar anomalas. Presenta sesgo positivo.7. LnFe_ppm Su threshold = 11.00 a partir de este valor va presentar anomalas. Presenta sesgo negativo.8. LnZn_ppm Su threshold = 5.06 a partir de este valor va presentar anomalas. Presenta sesgo positivo.

IV. INTERPRETACION DE LAS GRAFICAS BOX-PLOT

En estos diagramas de cajas cuando presentan outliers se deben quitar de la grfica para hacerlo en graficas de distribucin normal.

1. LnBa_ppm Presencia de outliers (2). La mediana est bien al centro de la caja, entonces hay simetra.2. LnCr_ppm Presencia de outliers (1). Simetra a la izquierda.3. LnLi_ppm Presencia de outliers (1). Simetra a la izquierda.4. LnAl_ppm No hay presencia de outliers. Ligeramente simetra a la izquierda.

.5. LnCu_ppm Presencia de outliers (varios). Simetra a la izquierda.6. LnPb_ppm Presencia de outliers (varios). Simetra ligera a la derecha.7. LnFe_ppm Presencia de outliers (varios). Simetra ligera a la izquierda.8. LnZn_ppm Presencia de outliers (varios). Simetra ligera a la derecha.

V. ANALISIS MULTIVARIABLE DE LOS 8 ELEMENTOS DE ESTUDIO

1. ANLISIS CLUSTER : Tambin llamado anlisis de conglomerados, permite explorar similaridades entre individuos (muestras) y Anlisis por agrupamiento jerarquizado.

La correlacin entre Cr y Fe es buena ya que la lnea horizontal que los une esta por 80% aproximado. La correlacin entre Cr, Fe y Al es buena ya que la lnea horizontal que los une esta por 78% aproximado. La correlacin entre Pb y Zn es buena ya que la lnea horizontal que los une esta por 68% aproximado. La correlacin entre Ba, Cr, Fe y Al es ms o menos buena ya que la lnea horizontal que los une esta por 64% aproximado. La correlacin entre Cu, Pb y Zn es ms o menos buena ya que la lnea horizontal que los une esta por 64% aproximado La correlacin de los dems lneas horizontales de los elementos estn en correlacin alejada se podra decir que mala.

2. ANLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (ACP):Tcnica utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos.

Los elementos Fe, Cr y Al forman una familia de correlacin, pero su nivel de correlacin es baja entre ellos.

Se puede identificar la otra familia conformada por: Cu, Zn y Ba que tambin tienen mala correlacin en ellos.

Los elementos Pb y Li no estn dentro de ninguna familia y por lo tanto no tienen correlacin con los otros elementos ni entre s.

3. ANALIS DE FACTORES (AF)Es una tcnica estadstica de sntesis de la informacin o reduccin de la dimensin (nmero de variables).

En el factor principal de orden 1 la correlacin es mala entre los elementos. En el factor principal de orden 2 la correlacin es mala entre los elementos. En el factor principal de orden 3 la correlacin es mala entre los elementos. En el factor principal de orden 4 el componente principal es Cu. En el factor principal de orden 5 el componente principal es Li. En el factor principal de orden 6 la correlacin es mala entre los elementos. En el factor principal de orden 7 el componente principal es Al. En el factor principal de orden 8 el componente principal es Cr.

VI. ANALISIS DE CORRELACION DE PEARSONPermite observar y calcular las relaciones uno a uno de los elementos, a la vez permite ver las relaciones de un elemento con varias familias de elementos qumicos. -1-0 MALA CORRELACION 0 - 0.35 BAJA CORRELACIN0.35 - 0.70 MODERADA CORRELACIN0.70 - 1.00 ALTA CORRELACIN

Ba_ppm Cr_ppm Li_ppm Al_ppm Cu_ppm Pb_ppm Fe_ppm

Cr_ppm -0.031 1

Li_ppm -0.242 0.238 1

Al_ppm 0.292 0.394 0.081 1

Cu_ppm 0.144 0.133 -0.111 0.174 1

Pb_ppm 0.148 -0.149 -0.146 -0.071 0.244 1

Fe_ppm 0.138 0.603 0.208 0.599 0.261 -0.071 1

Zn_ppm 0.127 0.210 0.074 0.027 0.282 0.379 0.136

Los elementos Cr-Fe de la tabla presentan una moderada correlacin entre s. Los elementos Cr-Al de la tabla presentan una moderada correlacin entre s. Los elementos Al-Fe de la tabla presentan una moderada correlacin entre s.

A. CORRELACION ENTRE EL ELEMENTO FE_ PPM CON BA_PPM CR_PPM LI_PPM AL_PPM CU_PPM PB_PPM

El elemento Fe muestra una moderada correlacin con los elementos Al y Cr. Tambien observamos que habra mayor conventracion en un espacio iniciante. Con los otros elementosque el Ba, Li, Cu, Pb y Zn el Fe posee una coorrelacion baja en el espacio iniciante y mala en en el resto de la linea, es decir tiene mucha dispersiion en relacion con estos eslementos.VII. CONCLUSIONES

Se detall todos los datos obtenidos as como los resultados para s efectuar sus histogramas, box-plot y dendograma. Tambin se pudo conocer el anlisis de cada elemento en su forma log natural de las grficas de histogramas y box-plot. Se grafic su dendograma de los elementos seleccionados adecuados para el fin de saber si hay buena correlacin o mala correlacin. Con el Anlisis de Componentes Principales (ACP) se identific 2 familias de baja correlacin Segn el anlisis de correlacin de Pearson los elementos Fe, Cr y Al tiene una moderada correlacin entre s.

VIII. BIBLIOGRAFIA

Pea Snchez de Rivera, D. (1987): Estadstica. Modelos y Mtodos. Volumen 2. Alianza Editorial. Madrid. ISBN: 84-206-8110-5 Just the Essentials of Elementary Statistics, Robert, Johnson, Novena Edicin, International Thomson(ISBN: 0-534-99945-X). Diapositivas de la clase de geoestadstica.