SGeMS Stanford Geostatistical Earth Modeling Software Funciones básicas.

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1 SGeMS Stanford Geostatistical Earth Modeling Software Funciones básicas

2 Herramientas de Análisis Exploratorio. EDA: Exploratory Data Analysis  Menú Data Analysis:  Histogramas  Q-Q y P-P plot  Scatter plot (diagramas de dispersión)  Variogramas Funciones básicas

3 Histograma Resumen Estadístico Objeto de trabajo Propriedad de trabajo Número de clases Límites de los datos Funciones básicas

4 Histograma – opciones de visualización Valores extremos en el gráfico (sin afectar el resumen estadístico) Volver a los valores iniciales Escala logarítmica Funciones básicas

5 Q-Q y P-P plot Resumen Estadístico Objeto de trabajo Propriedad de trabajo Tipo de gráfico (Q-Q o P-P) Límite de los datos Funciones básicas

6 QQ Plot  Gráfico que compara la distribución de dos variables.

7 QQ Plot  Gráfico que compara la distribución de dos variables.

8 PP Plot  En vez de comparar dos variables se compara una vs. una distribución conocida. Ej. Distribución Normal  Estudios poblacionales

9 Gráfico de dispersión - Scatter plot Objeto de trabajo Propriedad de trabajo Límites de los datos Funciones básicas Resumen Estadístico

10 Guardando imágenes Tipo de archivo Indicar el formato al guardar imágenes. No guuardar en el directorio donde está el proyecto.“/*.prj/”! Funciones básicas

11 Variograma experimental Calcula un nuevo variograma experimental Seleciona el objeto de trabalho Definición de las propiedades de cabeza y cola Si se eligen las variables de cabeza y cola de modo que sean: la misma propiedad, se estará calculando el propiedades diferentes, se estará calculando el variograma cruzado.. Carga un variograma experimental existente NO SERÁ ABORDADO variograma directo

12 Variograma a partir de muestras “puntuales” Número de “lags” Separación del lag (valor del vector de separación) Tolerancia en lags Nº de direcciones Tipo de variograma Funciones básicas variograma, variograma de indicadores, covariancia o correlograma. Cargar parámetros o guardarlos

13 Variograma experimental a partir de muestras en malla Funciones básicas variograma, variograma de indicadores, covariancia o correlograma. Cargar parámetros o guardarlos Número de “lags” Número de direcciones Tipo de variograma Dirección definida por un vector u

14 Modelado del variograma experimental Funciones básicas Con el botón derecho del mouse podemos ver el número de pares en cada punto.

15 Modelado del variograma experimental Funciones básicas. 3 modelos variogáficos: - Esférico - Gaussiano -Exponencial Alcances

16  Opciones de visualización Los gráficos pueden ajustarse de forma conjunta o individualmente. Límites de los ejes x e y Funciones básicas Modelado del variograma experimental

17 Exportar variogramas Funciones básicas Elegir un nombre general porque la dirección queda definida de forma automática.

18 Algoritmos para estimativas  KRIGEADO  Simple Kriging (SK)  Ordinary Kriging (OK)  Kriging with Trend (KT)  SK with Locally Varying Mean (LVM)  COKRIGEADO  SK/OK under Full LMC or MM1/MM2  KRIGEADO DE INDICADORES  Median/Full Funciones básicas

19 Krigeado Funciones básicas En caso de que no exista, cree una malla para la estimativa (Ctrl+N).

20 Krigeado Se selecciona el algoritmo y se abre el panel en el que se introducen los parámetros de estimativa. Parámetros de estimativa, de entrada y salida. Datos variográficos

21 Krigeado Funciones básicas Después del cálculo de krigeado, los resultados pueden visualizarse en el panel de visualización.