观测值在检测限之下的地质数据的协方差矩阵的估计

多元统计分析已被广泛应用于分析和解释地球化学数据方面。有关这方面多元统计分析的第一任务就是要计算出多元变量观测值协相关矩阵。然而,一些稀有元素如Ag、Au、Pt族元素等的地球化学数据中包含一些在检测限之下的观测值。特别是对一些稀有元素进行中子活化分析时会产生不同水平的数据,而且有时会因样品的重量而使它们的检测限很高。     

用线性回归计算分析造浆试验结果的初步研究

线性回归计算方法是数理统计中常用方法之一。它的简式为y=a bx,反映x与y之间线性关系的密切程度则用相关系数r 来表征。r的绝对值最大为1。当|r|=1时,称为完全线性相关,即两变量间是函数关系,当|r|=0时,称为零相关,说明两变量间不存在线性关系;当|r|越接近于1时,则表明线性相关越大。凡是两个变量之间存在线性相关,或是可化为直线型的曲线,用替换后的新变量均可代入线性回归式进行计算。粘土的造浆率加土量间存在相关关系,用具有回归计算功能的袖珍电子计算器计算分析某些造浆试验结果。现举实例说明如下:     

PC-1500袖珍计算机数学地质应用程序(续)

六、多元线性回归分析 (一)方法概述及其在地质方面应用回归分析是研究变量间相互关系的一种统计方法,多元线性回归分析是研究某一变量与多变量之间的线性关系(非线性也可以转化为线性关系),它是以大量观测收集到数据为基础,找出相关变量之间的内部规律性,以定量形式建立一个变量与另一个变量(或另几个变量之间关系的数学表达式,从而可以根据一个或几个变量的观测值来预测(预报)另一个变量的估计值,并能从多个指标中找出对所研究的问题起重要作用的某些指标及它们之间转换关     

矿床统计预测简介 ③矿床统计预测的基本方法(上)

矿床统计预测的方法很多,哈里斯(1973)曾将矿产资源定量评价方法分为三大类:地质多元统计法、主观概率法及空间法.阿格特伯格(1974)则概括为单变量统计法及多元统计法两类,而将空间法归为单变量统计法之中.根据已有资料,这两类方法在矿产预测中均有广泛应用.本文着重介绍几种常用的单变量统计预测法,下一讲则介绍地质多元统计分析在矿产预     

GIS 系统在海南石碌铁矿成矿预测中的应用

GIS(地理信息系统)成矿预测技术是依据多元地学变量空间信息进行成矿预测及综合研究的新技术.GIS成矿预测工作,多元地学数据库建立是基础,软件设计是关键.根据石碌铁矿野外考察结果及对石碌铁矿成矿规律的认识,确定将双透岩、含矿层位、古地貌、构造、重力异常5个地学变量作为成矿预测变量.将石碌含矿层按50×50×50m规格划分为15224个待预测块,用成矿预测变量对待预测块进行综合打分,统计已知含矿预测块同成矿预测变量综合打分的关系,确定每个待预测块的成矿概率.通过预测,在石碌铁矿外围,一级成矿预测块2618块,有望找到一亿多吨富铁矿.GIS成矿预测技术为危机矿山外围及深部找矿提供了新的思路及方法.     

秩相关权法及其在资源靶区定位预测中的应用

提出了一种矿产资源靶区定位预测的统计方法秩相关权法。该方法以评价目标变量（矿床的资源量、矿床规模等）与成矿和控矿地质变量（定量地质变量、半定量地质变量和定性地质变量）之间的秩相关性研究为基础，用地质变量与目标变量之间的τ秩相关系数来衡量地质变量的重要程度，用矿床统计单元之间的联系度来评价资源靶区的优劣     

时率法预测矿产资源量

本文通过研究铅锌矿床年勘探累计储量和年份两个变量之间的关系,用计算机模拟出最佳的相关曲线,进而对铅锌资源量进行了预测。计算结果是:用 S 型曲线拟合效果最好,铅锌年勘探累计储量和年份之间的相关系数高达0.9764678和0.9612586。     

秩相关权法及其在资源靶区定位预测中的应用

提出了一种矿产资源靶区定位预测的统计方法－秩相关权法。该方法以评价目标变量（矿床的资源量，矿床规模等）与成矿和控矿地质变量（定量地质变量，半定量地质变量和定性地质变量）之间的秩相关性研究为基础，用地质变量与目标定量之间的τ秩相关系数来衡量地质变量的重要程度，用矿床统计单元之间的联系度来评价资源靶区的优劣。     

贵州省瓮福磷矿预测要素研究与矿产预测

瓮福磷矿,根据其矿床特征、成矿作用及控矿因素等,矿产预测类型应定为沉积型磷矿,预测方法宜采用沉积型矿产预测方法.通过地质分析和多元统计分析,并结合本区数据采集条件,最终选择含矿岩系、岩相古地理作为定位预测变量,选取P205、矿系厚、矿体厚作为定量预测变量.进而,利用MapGis地理信息系统和Mras软件,采用地质体积法进行了矿产预测.全区A类、B类、C类最小预测区分别有2个、2个和3个,预测资源总量大于16亿吨,资源潜力约7亿吨.     

协同克立格法在广西林旺金矿化探数据处理中的应用

协同克立格法,同时兼具化探数据多元性及克立格法表征空间属性的特点。考虑到地质变量两个以上的空间属性,在化探数据处理中运用协同克立格法,可以进一步提高估计精度。运用协同克立格法对广西林旺矿区中金元素成矿进行预测,经相关性分析显示,在矿区中元素的基本组合是Au、Ag、As、Hg,协同克立格插值以Au为主要变量,伴生元素Ag、As、Hg为次要变量。把插值计算后的结果与传统多元统计方法和普通克立格法的计算结果进行比较,结果协同克立格法得到的估值误差较小,预测精度较高,在成矿元素的预测中具有一定程度的优越性。     

相关系数及其在矿产资源预测中的应用

定量变量和定性变量之间相关亲疏程度的度量研究一直未被重视。本文提出几种“C—D”相关系数,它们有效地刻划了定量变量与定性变量之间的亲疏程度。另外,针对现有定性变量的相关系数只重定性变量之“形”而忽视其“质”的缺憾,本文提出几种“D”相关系数,以充分挖掘定性变量中所蕴含的有用信息。最后,给出这些相关系数在矿产资源预测中的应用实例。     

模糊识别在成矿预测中的应用

目前在地质工作中的成矿预测阶段广泛地应用数理统计的方法.如地质数据的多元统计分析就是应用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法.它是根据地质工作的要求,选用合适的数理统计方法来进行整理、分析和综合,最终找出所研究的地质体的数量特征和内在的统计规律性,以便得出较为准确的结论.传统的数理统计方法选择的地质变量的取值都是“清晰的”,而许多地质现象却是不分明的、模糊的.近年来一些地质工作者正在探讨利用模糊数学方法来研究某些地质现象及解决有关方面的地质问题.如模糊聚类分析已经在化探的数据处理工作中得到应用.     

改进的马尔科夫链模型在本溪地区地下水动态预测中的应用研究

以本溪地区作为研究区域,为分析改进的马尔科夫链模型在本溪地区地下水动态预测的适用性,结合地下水监测站点实测数据对模型精度进行分析。结果表明:相比于传统模型,改进模型下地下水年尺度计算误差降低9. 6%,月尺度计算误差降低11. 8%,相关系数分别提高0. 30和0. 22,研究成果对于本溪地区地下水预测具有重要的推广和应用前景。     

数理统计在化探中的应用简介(五)

3.非参数性相关系数上节介绍的相关系数,要求变量服从正态分布.由于地质变量的概率分布类型很复杂,当变量的概率分布未知时,需要用非参数性方法.该法只要求变量是一个连续的分布函数,而不论分布函数属何种类型,所以适用于地质资料的统计分析.下面介绍几种非参数性相关系数的计算方法.     

庐枞地区东部黄梅尖岩体及周边地段找铀矿前景分析

通过对黄梅尖岩体及其周边放射性元素铀、钍场晕、古铀量与活化铀迁移规律的分析,采用与矿化有关的多元变量,建立相关矩阵,研究其矿化因子分布规律及特征。成果显示,铀矿化处于古铀场梯度变化陡带、活化铀迁出与迁入过渡区;勘探落实的铀矿化均处于矿化因子高值单元,其它地段也存在较大规模的高值矿化因子显示,展示了找铀矿潜力。结合区域地质背景、区内铀矿化控制因素、成矿规律,放射元素地球物理场特征与铀矿化空间关系,预测铀成矿有利地段。     

背景值优化的多变量灰色模型在路基沉降预测中的应用

路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1, n)是单点GM(1, 1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。针对传统多变量灰色模型背景值取值存在的误差,利用非齐次指数函数拟合模型中各变量的一次累加生成序列重构了背景值计算公式,提出了背景值优化的多变量灰色模型。对路基横断面上3个监测点进行了灰色关联分析,建立了相应的背景值优化的MGM(1,3)模型,采用新陈代谢方法预测路基沉降值。实例计算表明,与传统MGM (1, n)模型以及GM(1, 1)模型相比,背景值优化的多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基沉降预测的有效性。     

浙西北热液型铅锌银多金属矿成矿特征与定量预测

基于GIS空间分析技术,以MORPAS为平台,建立浙西北热液型铅锌银多金属矿多元空间数据库,在对本地区铅锌银多金属成矿规律研究的基础上,运用数理化的手段对与本地区成矿有关的地层、构造、岩浆岩、地球物理、地球化学等多元数据进行量化、分析建立本地区的找矿概念模型,利用证据权的方法进行成矿定量预测。通过分析,发现浙西北热液型铅锌银多金属矿与本地区的地层、岩浆、褶皱、断裂、重力、地球化学数据及其衍生变量具有密切关系。根据计算出的成矿有利度及其等值线图将研究区划分为18个靶区、2个成矿远景区。     

Pair-copula函数在多变量干旱特性联合概率中的应用

研究pair-copula在干旱特性联合概率中的应用。以渭河流域咸阳站降雨资料为例,采用游程理论,选取干旱历时、干旱烈度和烈度峰值为干旱特性变量,应用Pearson线性相关系数、Spearman相关系数和Kendall秩相关系数进行相依性度量。采用4种常用的copula函数构造了12种pair-copulas,以RMSE、AIC、BIC为准则选择最优的pair-copula。运用Rosenblatt变换的Bootstrap法进行copula拟合度检验,推导3变量的联合概率分布。与3维对称、非对称阿基米德copulas和椭圆copula比较,表明pair-copula可以描述多变量水文概率分布。     

矿石伴生组分储量计算中多元回归方程式的应用

综合利用矿产资源十分重要。一些稀散元素,如铋、钻、铼等大都通过综合回收来解决。本文试图在矿石综合利用时,通过多元回归分析查明物质间的依存关系来计算伴生元素储量。逐步回归是考察和研究各元素间联系密切程度的一种数学分析方法,参加回归方程的几个变量中,有些因子表面看来与Y(变量)的相关性很密切,但几个变量合起来逐步回归时因子的变化在Y的回归方程中意义不大。变量间本来有着相关联系,但在回归时它对Y的作用却被其他因子所代替,若留在回归方程中既增加计算的上麻烦,又增加回归方程的不稳     

结构方程模型及其在地学数据建模中的回顾与展望

结构方程模型是一种建立、 估计和检验因果关系的方法.它可以替代多重回归、 路径分析、 因子分析、 协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系,是一种主要应用于验证性模型分析的多元统计建模技术.由于能够通过可观测变量来度量潜变量得分以及分析不同子模型下潜变量之间的协同效应等优点,结构方程模型被广...