An lisis General de datos geoestad sticos

Análisis General de datos geoestadísticos (Au, Ba, Cr, Cu, Rb, P, Sr, V)
Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
AU_PPB
275
12.06
28.56
236.84
2.5
378
8.71
101.07
BA_PPM
275
177.83
104.57
58.8
43
951
2.59
12.61
CR_PPM
275
16.705
8.716
52.18
6
90
3
18.55
CU_PPM
275
26.3
20.7
78.69
4.4
185.7
4.63
28.07
RB_PPM
275
9.164
4.104
44.79
1.5
30.2
1.65
4.53
P_PPM
275
938.1616.7
65.74
246
6834
4.12
31.73
SR_PPM
275
137.06
142.19
103.75
8.7
811.6
1.93
4.02
V_PPM
275
71.52
51.21
71.6
8
357
1.95
5.91

Gráficas Generales de datos geoestadísticos (Au, Ba, Cr, Cu, Rb, P, Sr, V)




Análisis General de datos LogNormal (Au, Ba, Cr, Cu, Rb, P, Sr, V)
Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
log(AU_PPB)
275
0.7664
0.4351
56.77
0.3979
2.5775
1.2
1.2log(BA_PPM)
275
2.1912
0.2228
10.17
1.6335
2.9782
0.17
0.19
log(CR_PPM)
275
1.1783
0.1912
16.23
0.7782
1.9542
0.36
0.41
log(CU_PPM)
275
1.3488
0.2337
17.33
0.6435
2.2688
0.4
2.42
log(RB_PPM)
275
0.9231
0.1858
20.13
0.1761
1.48
-0.24
1.41
log(P_PPM)
275
2.9096
0.2256
7.75
2.3909
3.8347
0.33
0.58
log(SR_PPM)
275
1.943
0.41
21.1
0.9395
2.9093
0.19
-0.56
log(V_PPM)
275
1.7548
0.3022
17.22
0.9031
2.5527-0.19
-0.22


Gráficas Generales de datos LogNormal (Au, Ba, Cr, Cu, Rb, P, Sr, V)


ANÁLISIS DE ORO (Au)

Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
AU_PPB
275
12.06
28.56
236.84
2.5
378
8.71
101.07

De las variables de la tabla se puede deducir:
Que el coeficiente de variación está por sobre del límite de lo normal del 50%; por lo tanto el dato de tabla se pasaría a unasolución logarítmica de base decimal.
Observando Skewness (sesgo) obtenemos un valor positivo, lo que nos lleva a deducir que la gráfica se inclina hacia la izquierda.
En la Kurtosis tiene que obtenerse un valor menor o igual al valor de 3, por lo que en la tabla se obtiene 101.01, se tiene que pasar el dato a una misma solución logarítmica de base decimal.
Umbral
69.18
Primera anomalia
138.36anomalia fuerte
207.54





Pasamos el dato tomado a una base logarítmica decimal.
Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
AU_PPB
275
12.06
28.56
236.84
2.5
378
8.71
101.07
log(AU_PPB)
275
0.7664
0.4351
56.77
0.3979
2.5775
1.2
1.2

Comparación grafica de datos Normal y LogNormal.









ANÁLISIS DE BARIO (Ba)

Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
SkewnessKurtosis
BA_PPM
275
177.83
104.57
58.8
43
951
2.59
12.61

De las variables de la tabla se puede deducir:
Que el coeficiente de variación está por sobre del límite de lo normal del 50%; por lo tanto el dato de tabla se pasaría a una solución logarítmica de base decimal.
Observando Skewness (sesgo) obtenemos un valor positivo, lo que nos lleva a deducir que la gráfica se inclina hacia la izquierda.En la Kurtosis tiene que obtenerse un valor menor o igual al valor de 3, por lo que en la tabla se obtiene 12.61, se tiene que pasar el dato a una misma solución logarítmica de base decimal.
Umbral
386.97
Primera anomlia
773.94
Anomalia Fuerte
1160.91




Pasamos el dato tomado a una base logarítmica decimal.
Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
BA_PPM
275
177.83104.57
58.8
43
951
2.59
12.61
log(BA_PPM)
275
2.1912
0.2228
10.17
1.6335
2.9782
0.17
0.19

Comparación grafica de datos Normal y LogNormal.










ANÁLISIS DE CROMO (Cr)

Variable
Count
Mean
StDev
CoefVar
Minimum
Maximum
Skewness
Kurtosis
CR_PPM
275
16.705
8.716
52.18
6
90
3
18.55

De las variables de la tabla se puede deducir:
Que el coeficiente de variación está por sobre del límite de lo normaldel 50% pero no muy alejado; por lo tanto el dato de tabla se pasaría a una solución logarítmica de base decimal.
Observando Skewness (sesgo) obtenemos un valor positivo, lo que nos lleva a deducir que la gráfica se inclina hacia la izquierda.
En la Kurtosis tiene que obtenerse un valor menor o igual al valor de 3, por lo que en la tabla se obtiene 18.55, se tiene que pasar el dato a una misma...