Introducción a la Geoestadística

Question 1

Para estimar la ley media de un conjunto S se promedian las leyes de los datos que están dentro de S

Answer 1

La media aritmética

Question 2

Características del método de la ley media

Answer 2

Todos los datos tienen el mismo peso 1/N
Muy simple. Fácil de calcular
Produce malos resultados cuando hay agrupaciones de datos.
No funciona bien en estimaciones locales porque quedan bloques sin información

Question 3

Asignar a cada punto del espacio la ley del dato más próximo. Para estimar una zona S se ponderan las leyes de los datos por el área (o volumen) de influencia Si

Answer 3

Los polígonos

Question 4

Características del método de los polígonos

Answer 4

• Es complicado, requiere compás, regla, planímetro
• El peso del dato Zi es Si/S
• Funciona mejor con agrupaciones de datos que la media aritmética.
• Difícil de implementar en tres dimensiones.
• En general no es adecuado en estimaciones locales porque asigna la misma ley a todos los bloques que están dentro de un mismo polígono. Produce problemas con datos anómalos.

Question 5

Asignar mayor peso a las muestras cercanas y menor peso a las muestras alejadas a S

Answer 5

El método del inverso de la distancia

Question 6

Características del inverso de la distancia

Answer 6

• Simple, fácil de calcular.
• Se adapta mejor en estimaciones locales que globales.
• No funciona bien con agrupaciones de datos.
• Atribuye demasiado peso a las muestras cercanas al centro de gravedad. En particular no está definido si di=0 (muestra en el centroide de S)

Question 7

Crítica general de los métodos tradicionales de estimación de leyes

Answer 7

Es empíricos (lo vamos chequeando ha medida que lo vamos usando)
Demasiado geométricos
No consideran la estructura del fenómeno mineralizado –> toman el dato frio (estadístico)

Question 8

Anisotropías

Answer 8

Es decir direcciones en las cuales la variación de leyes es privilegiada.

Question 9

V O F: Los métodos tradicionales de estimación no proporcionan el error asociado a la estimación, entrega un único valor

Answer 9

VERDADERO

Question 10

Sesgo condicional

Answer 10

Una sobre-estimación de las leyes altas y una sub-estimación de las leyes bajas.

Question 11

V O F: Al aplicar una ley de corte sobre las estimaciones, ocurre entonces que la ley mina es siempre superior a la ley de la planta.

Answer 11

VERDADERO

Question 12

Zona en la cual se estudia la variable regionalizada

Answer 12

Campo

Question 13

Disjuntos

Answer 13

Que no están relacionados entre sí

Question 14

Es cuando vemos que existe un limite entre 2 dominios separados en que se ve claramente que datos pertenece a cada uno de los dominios. Se tratan por separados (No hay interferencia entre los datos del uno y del otro)

Answer 14

Frontera dura.

Question 15

Si hay relación entre lo datos de un dominio y del otro, en ese caso uno puede tomar datos del dominio 1 , datos del dominio 2, viceversa.

Answer 15

Frontera blanda

Question 16

Volumen de la muestra que define la variable regionalizada

Answer 16

Soporte

Question 17

V O F: ¿En un yacimiento se tiene un mismo tamaño de soporte?

Answer 17

FALSO, se tiene diferentes tamaños de soporte.

Question 18

Que todas las muestras tengan el mismo soporte

Answer 18

Regularizar o compositar el sondaje

Question 19

Variables que no son aditivas (Ejemplos)

Answer 19

Resistencia a la roca ser molida.
Work index.
-Solubilidad (ley de CuS/ ley de CuT)

Question 20

El error de estimación depende de:

Answer 20

-Las características estructurales (continuidad, anisotropías)

Question 21

V O F: Mientras menos continuo o más errática sea la mineralización, el error asociado es mayor

Answer 21

VERDADERO

Question 22

V O F: La variable regionalizada en estudio es la realización de una cierta función aleatoria.

Answer 22

VERDADERO

Question 23

La variación espacial de las realizaciones de Z(x) debe ser homogéneas. Las diferencias entre Z(x)-Z(y) son las mismas.

Answer 23

Hipótesis de estacionaridad

Question 24

Propiedades del variograma son:

Answer 24

j(0)=0
j(h)>=0
j(-h)=j(h)

Question 25

Cuando se hace constante el valor del variograma

Answer 25

Alcance =a

Question 26

Valor al cual se empieza a ser constante

Answer 26

Meseta=C

Question 27

V O F: Dos muestras cuya distancia es mayor que el alcance son prácticamente independientes.

Answer 27

VERDADERO

Question 28

V O F: Dos muestras cuya distancia sea inferior al alcance no están correlacionadas entre sí

Answer 28

FALSO, están correlacionadas.

Question 29

V O F: La meseta es igual a la varianza estadística de los datos utilizados en el cálculo de j(h)

Answer 29

VERDADERO

Question 30

El comportamiento en las distintas direcciones es parecido

Answer 30

Isótropo

Question 31

Anisotropía geométrica

Answer 31

Alcances distintos para direcciones distintas, mismas mesetas.

Question 32

Para 2 variogramas distintos tengo 2 mesetas distintas.

Answer 32

Anisotropía zonal

Question 33

Condición de insesgado

Answer 33

La suma de los ponderadores es igual a 1

Question 34

¿Cuál es el objetivo del kriging?

Answer 34

Es calcular ponderadores de tal manera de obtener la mínima varianza.

Question 35

V O F: El krigeado atribuye pesos altos a las muestras cercanas a V y pesos débiles a las alejadas

Answer 35

Verdadero

Question 36

V O F: El radio de búsqueda en una dirección no debe ser inferior al alcance en esa dirección.

Answer 36

VERDADERO

Question 37

Si es anisótropo se puede utilizar un radio de búsqueda….. y en el caso isótropo.

Answer 37

Radio de búsqueda distinto; Radio de búsqueda igual