Geoestatística
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Função variograma: estatística de dois pontos
O Capítulo 5: “Análise geoestatística” em Yamamoto (2020, p. 100-141) se refere à análise dos dados com vistas à determinação do modelo de correlação espacial. Nesse tópico, a função variograma é fundamental e, por isso, ela é tratada em profundidade. Assim, nos dois artigos referentes a este capítulo, vamos mostrar como se origina a função […] Ver mais
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Como fazer a transformada Gaussiana
Dando continuidade ao artigo anterior, neste vamos abordar a transformada gaussiana que é bastante utilizada na geoestatística. Este artigo foi derivado com alterações do item 4.2: “Transformada gaussiana”, segundo Yamamoto (2020, p. 94-95). As técnicas geoestatísticas que se baseiam nos escores normais, obtidos após a transformada gaussiana, são: a krigagem multiGaussiana e a simulação gaussiana […] Ver mais
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Porque fazer transformação de dados
Os dois artigos que serão publicados a seguir são derivados com ajustes e pequenas modificações do Capítulo 4: “Transformação de dados” de nosso livro intitulado “Estatística, análise e interpolação de dados geoespaciais” (Yamamoto, 2020). Esta série de artigos tem o objetivo de fazer a divulgação do conteúdo do livro. Neste artigo, vamos mostrar a razão […] Ver mais
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Como ajustar uma reta por meio da regressão robusta
Nem sempre, a reta de regressão dos mínimos quadrados é a que melhor se ajuda aos dados experimentais. Os conjuntos de dados podem estar alterados por simples erros de digitação ou erros causados por deriva instrumental. Neste artigo, vamos descrever o método da regressão robusta para o ajuste de uma reta baseada na minimização do […] Ver mais
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Como calcular o número de classes de um histograma pela regra de Sturges
Em continuidade aos dois últimos artigos que trataram das distribuições normal e lognormal, neste vamos abordar como se calcula o número de classes de um histograma. Este artigo foi derivado (com ajustes) dos itens 3.2 e 3.2.2 do Capítulo 3: Análise estatística do nosso livro: Estatística, análise e Interpolação de dados geoespaciais (Yamamoto, 2020, p. […] Ver mais
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Distribuição lognormal: o que é e sua importância na mineração de ouro
Na distribuição lognormal dos dados de ouro, os poucos valores obtidos em um bloco de minério representam somente uma pequena parte de um número virtualmente infinito de valores que podem ser obtidos por amostragem repetida Krige, 1951, p. 16 Introdução Este artigo reflete em sua íntegra, com algumas modificações, o conteúdo do item 2.7.6, do […] Ver mais
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Distribuição normal: O que é e sua grande importância na estatística
Este artigo reproduz integralmente, com alguns ajustes, o conteúdo do item 2.7.5, do Capítulo 2: Conceitos de probabilidade e estatística do nosso livro: Estatística, Análise e Interpolação de dados geoespaciais (Yamamoto, 2020). Além de disponibilizar o conteúdo em nosso blog, o artigo tem por objetivo mostrar como os assuntos são tratados no referido livro. Neste […] Ver mais
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Como calcular variogramas experimentais para dados com distribuição irregular (Parte 2)
No artigo anterior, apresentamos a função varPares() que permite determinar os pares de pontos que satisfazem os critérios de direção ± tolerância angular e passo ± tolerância do passo (Figura 1). Em continuidade, este artigo irá apresentar a classificação dos pares de pontos para o cálculo de variogramas experimentais. Neste artigo, iremos fazer a classificação […] Ver mais
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Cálculo de variogramas experimentais para dados com distribuição irregular: parte 1
A aplicação da conhecida equação para o cálculo de variogramas experimentais requer pares de pontos separados por uma distância h, como se pode verificar: Para dados com distribuição irregular, em qualquer direção os pontos não estão separados exatamente por uma distância h. Assim, nesses casos se aplica um dispositivo geométrico que permite localizar pares de […] Ver mais
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Análise estatística no R: Estudo de caso com dados do Lago Walker
Isaaks e Srivastava (1989, p. 4-5) proporcionaram uma base de dados chamada walker.dat composta por 470 pontos, que foram extraídos de um conjunto completo (população) com 78000 pontos distribuídos em uma malha regular de 260 por 300 nós. Esses dados estão salvos no arquivo walker_dat.csv, que contém seis variáveis: ID, Xlocation, Ylocation, V, U e […] Ver mais
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Como fazer Interpolação de Dados Geoespaciais e sua Representação em Mapa usando a Linguagem R
Neste artigo, iremos mostrar como se pode fazer a interpolação de dados geoespaciais e sua representação em mapa como ilustra a figura abaixo. Obs.: Os arquivos utilizados, assim como o script estão detalhados no final desse artigo, assim como nesse link. Isaaks e Srivastava (1989, p. 4-9) proporcionam o conjunto de dados walker.dat que representa […] Ver mais
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Matriz de Transição Litológica
Teste do chi-quadrado em Linguagem R Em uma seção estratigráfica, pode-se fazer observações da litologia em pontos igualmente espaçados. Por exemplo, a Tabela 1 apresenta uma sucessão estratigráfica onde foram verificadas as seguintes litologias: A) arenito, B) calcário, C) folhelho e D) carvão (segundo Davis, 2002, p. 168). A codificação foi feita nas quatro litologias […] Ver mais
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