Математическая обработка результатов химических анализов проб мусковита месторождений Северной Карелии и Центрального Забайкалья, страница 3

 А у остальных компонентов он больше и находится в промежутке, который характеризует неравномерное распределение (т. е. от  40% до 100%).. У всех компонентов медианы имеют близкие значения к среднему значению. Это говорит о том, что хотя у некоторых компонентов и большой разброс значений проб, но в большинстве случаев содержание компонентов близки к среднему содержанию этих же компонентов в пробах. Что касается эксцесса, то он не очень большой у всех компонентов. Критерии по эксцессу и асимметрии говорят о том, что компоненты подчиняются нормальному закону распределения. Критерии по эксцессам и асимметриям говорят о том, что компонент Li2O не подчиняется нормальному закону распределения. После его логарифмирования он перестал,  противоречит логнормальному закону распределение.

 Расчет статистических характеристик представлен в приложение 2 табл.3.

Плотина

В данном месторождение значения дисперсии и стандартного отклонения для всех компонентов оказались низкими. Это означает, что происходит небольшой разброс значения проб относительно среднего значения. По значениям коэффициентов вариации можно сказать следующее. У SiO2, AI2О3, Na2О, K2О, ППП коэффициенты вариации до 20%, что  указывает на то, что распределение этих компонентов весьма равномерное. У FeO, Li2O, TiO2, MgO коэффициенты вариации находятся в пределах от 20% до 40%, что указывает на равномерное распределение.

А у остальных компонентов он больше и находится в промежутке, который характеризует неравномерное распределение (т. е. от  40% до 100%).. У всех компонентов медианы имеют близкие значения к среднему значению. Это говорит о том, что хотя у некоторых компонентов и большой разброс значений проб, но в большинстве случаев содержание компонентов близки к среднему содержанию этих же компонентов в пробах. Что касается эксцесса, то он не очень большой у всех компонентов. Критерии по эксцессам и асимметриям говорят о том, что компонент ППП не подчиняется нормальному закону распределения. После  логарифмирования он все равно противоречит логнормальному закону распределение, но не на много поэтому можно пренебречь и производить дальше расчет по этому компоненту.

 Расчет статистических характеристик представлен в приложение 2 табл.4.

Центральное Забайкалье

В данном месторождение значения дисперсии и стандартного отклонения для всех компонентов оказались низкими. Это означает, что происходит небольшой разброс значения проб относительно среднего значения. По значениям коэффициентов вариации можно сказать следующее. У SiO2, AI2О3, K2О, H2O- коэффициенты вариации до 20%, что  указывает на то, что распределение этих компонентов весьма равномерное. У Na2О, Rb2О коэффициенты вариации находятся в пределах от 20% до 40%, что указывает на равномерное распределение.

А у остальных компонентов он больше и находится в промежутке, который характеризует неравномерное распределение (т. е. от  40% до 100%).. У всех компонентов медианы и моды имеют близкие значения к среднему значению. Это говорит о том, что хотя у некоторых компонентов и большой разброс значений проб, но в большинстве случаев содержание компонентов близки к среднему содержанию этих же компонентов в пробах. Что касается эксцесса, то он не очень большой у всех компонентов. Критерии по эксцессам и асимметриям говорят о том, что компоненты Li2O и MgO не подчиняется нормальному закону распределения. После их логарифмирования они перестали, противоречит логнормальному закону распределение

 Расчет статистических характеристик представлен в приложение 2 табл.5.

Корреляционный анализ массива данных

Заключается в расчете  корреляционной  матрицы и критического  значения  коэффициента  корреляции  (r)  при  помощи  критерия  Стьюдента  (t),  взятого  из  таблицы. При  этом, уровень  значимости  был  выбран  равным  0, 05. Также  надо составить уравнение регрессии с построением графиков для пар с хорошей статистической зависимостью и построить схемы ветвящихся связей.

 Малиновая Варака

В результате расчета, критического значения коэффициента корреляции (r) при помощи критерия Стьюдента  (t), взятого из таблицы. Коэффициент  Стьюдента  (при 22 пробах)  оказался равен  2,07.  В  соответствии  с  этим,  критическое  значение  коэффициента  корреляции  равно  0,42. В данном месторождение пара с хорошей статистической зависимостью это TiO2-MgO и FeO-Rb2O.

Рис.2.1 График зависимости  MgO-TiO2

Рис. 2.2 График зависимости FeO-Rb2O

Вуат-Варака

Коэффициент  Стьюдента  (при 8 пробах) равен  2,31.  В  соответствии  с  этим,  критическое  значение  коэффициента  корреляции  равно  0,68. В данном месторождение пара с хорошей статистической зависимостью это TiO2-Na2O и ППП-Н2O-.

Рис. 2.3 График зависимости ППП-H2O

Рис. 2.4 График зависимости TiO2-Na2O

Лапатова Губа

Коэффициент  Стьюдента  (при 7 пробах) равен  2,37.  В  соответствии  с  этим,  критическое  значение  коэффициента  корреляции  равно  0,72. В данном месторождение пара с хорошей статистической зависимостью это Rb2O-Cs2O.

Рис. 2.5 График зависимости Rb2O-Cs2O

Плотина

Коэффициент  Стьюдента  (при 7 пробах) равен  2,37.  В  соответствии  с  этим,  критическое  значение  коэффициента  корреляции  равно  0,72. . В данном месторождение пара с хорошей статистической зависимостью это Rb2O-Cs2O.

Рис. 2.6 График зависимости Rb2O-Cs2O

Центральное Забайкалье

Коэффициент  Стьюдента  (при 23 пробах) равен  2,07.  В  соответствии  с  этим,  критическое  значение  коэффициента  корреляции  равно  0,41. . В данном месторождение пара с хорошей статистической зависимостью это MnO-ППП.

Рис. 2.7 График зависимости MnO-ППП

Факторный анализ методом главных компонентов

Одним из распространенных и важных методов обработки многомерных статистических данных является факторный анализ, особенно его частный случай - метод главных компонентов. Существо метода заключается в том, что исходные данные преобразуются в главные компоненты, которые не зависят друг от друга и несут определенную смысловую геологическую информацию. Преобразование носит линейный характер и сводится к переносу и вращению системы координат в многомерном признаковом пространстве.

Малиновая Варака

 В начале разъясним таблицы, которые будут использованы при описании факторного анализ относящегося к месторождению. Таблица собственных чисел (3.1).