对应聚类分析

对应聚类分析是一种多元统计分析方法。它吸取了对庆分析和聚类分析的主要优点，在充分利用多维空间信息的基础上，该方法将变量类别，样品类别和它们间的对应关系清晰显示单一图件，即对应聚类谱系图。近年来的许多实例说明该方法，通过一些验证性实例介绍了方法，并简要讨论了为什么能获得较好效果的原因。     

对应聚类分析与盲矿体的地球化学预测

为利用矿区地球化学数据进行找矿靶区预测,采用了对应聚类分析方法。以山东省平度地区旧店金矿3号脉的实例,说明该方法的实施过程和应用效果。结果表明,该方法以简单步骤和单一图件揭示了在多元地球化学数据中隐藏的核心信息,正确识别了元素含量较低地段的隐伏矿体,为隐伏矿靶区预测探索了一种新的途径。     

不可忽视的化探细节

通过一系列实例系统阐述了化探中各种细节的重要性。反面实例显示了由于疏忽细节而导致的严重失误。正面实例表明,从细节的关注中可随时发现新的问题和开拓新的研究途径。     

胶东山城金矿叠加分带序列分解与叠加矿化性质识别

为适应地球化学分带的复杂性,定义了叠加分带序列和矿化阶段分带序列的概念,提出了叠加分带序列分解及叠加矿化性质识别方法。在胶东山城金矿岩石地球化学勘查中该方法获得成功的应用。揭露了该矿区已知矿体的常规分带序列中隐含的两种矿化叠加性质：１号脉为无工业意义的矿化叠加;８号脉则主要为下部隐伏矿体的叠加,并已得到后期勘探验证。     

R-Q型因子分析与对应分析

R-Q型因子分析是一种多元统计方法,但也是一种被忽视的方法.这里以简单方式证明了R-Q型因子分析对偶性,并给出一种方便的R-Q型因子得分计算公式.利用地球化学数据解释的实例,对比了该方法与对应分析的应用效果.结果表明,二种方法都能有效地识别数据中的样品与变量类型及其对应关系,并且二种方法都具有独特的优点.这些方法为快速、有效地解释勘查地球化学数据起到重要作用.     

对应聚类分析与变量选择

针对多维数据的统计分析问题,用对应聚类分析方法识别和剔除不必要的或有害的变量,以达到变量选择的目的.用两个应用实例说明方法的实施过程和应用效果.结果表明,用这种变量选择方法可以降低分析成本,改善统计推断的结果.     

水系沉积物地球化学分区的因子分析方法与应用

以多宝山地区1:5万水系沉积物资料处理为例,探讨了利用水系沉积物资料进行地球化学分区的R型因子分析方法.该方法通过充分提取样品中所蕴含的地球化学背景信息,进行地球化学分区研究,绘制了能够反映研究区整体地质特征的地球化学分区图,明确了各类子区特定的地质地球化学意义及其相互关联.     

地球化学数据的定和化及其在系统误差校正中的应用

地球化学数据间的系统误差,既影响了图幅的拼接,又因破坏了多元总体的相关结构而干扰到地球化学数据的统计分析。针对这一问题,这里分析了地球化学数据的定和特点,探讨了系统误差校正的定和化处理方法。同时,结合实例说明了该方法的实际应用效果,并验证了定和化方法的有效性。     

地球化学背景与异常划分的多元方法

本文引入稳健统计学原理,提出划分地球化学背景与异常的多元方法。该方法是常用一元方法的直接推广,它以多元正态分布理论为基础,以马氏距离为统计量,扩大了背景与异常概念的内涵,定义了临界面、背景域等新的概念,建立了多元数据的背景与异常划分准则,在异常识别、综合异常图示等方面有特殊功能。主要介绍简单背景假设下的一般数学原理、计算方法步骤及简单应用,不讨论复杂情况下的解决办法。