OBJETIVOS Hacer un estudio de los variogramas Observar el
comportamiento frente a datos diversos obtenidos al aplicar
distintas formas de agrupacin de dichos datos Obtener grficos con
los cuales podemos obtener informacin de un determinado
fenmeno.MODELO MATEMTICO Estadstica (descriptiva)
La media
La varianza
Desviacin estndar
Coeficiente de variacin
GEOESTADISTICO (Funcin Variograma)
Obtenemos los mil datos aleatorios en el rango de >0,1<
los cuales a continuacin se muestran
Calculo de Estadstica descriptivaminimomaxmediavarinzades.
Estc.v
0.0010.9980.5220.081305090.285140480.546246
Con los mil datos aleatorios obtenidos en Excel procedemos a
realizar su histogramaClaseFrecuencia% acumuladoClaseFrecuencia%
acumulado
0.0007150310.10%0.51519773148.90%
0.0328702293.00%0.547352873152.00%
0.06502536265.60%0.579508032454.40%
0.09718053288.40%0.61166323357.70%
0.12933572510.90%0.643818372360.00%
0.161490862213.10%0.675973533963.90%
0.193646033416.50%0.70812874067.90%
0.22580123119.60%0.740283873171.00%
0.257956364023.60%0.772439034275.20%
0.290111532325.90%0.80459423378.50%
0.32226673729.60%0.836749374182.60%
0.354421862432.00%0.868904533285.80%
0.386577032834.80%0.90105974089.80%
0.41873223238.00%0.933214874193.90%
0.450887364742.70%0.965370033497.30%
0.483042533145.80%y mayor...27100.00%
Hallando el variogram de los mil datos aleatorios utilizando la
herramienta de macros con el siguiente cdigo:
Haciendo la compositacion de 10 en 10 de los 1000 datosDATOS
COMPOSITADOS DE 10 EN N10
0.4820.4990.6510.6030.6570.6710.5460.4910.520.503
0.5120.5470.470.5910.4940.6090.5530.4640.5460.444
0.3950.4380.4620.4360.4410.5810.4950.7060.5270.514
0.3480.4810.3160.5840.5430.4980.4430.5450.5620.628
0.410.4030.5830.5660.4890.5880.7310.5040.5120.399
0.4080.4780.5480.5010.4130.6980.6060.3980.6830.674
0.4690.4230.6240.5030.4730.4940.6830.3810.6610.517
0.4380.440.4880.5660.5450.6490.6640.5330.5280.588
0.4750.4040.4820.4370.6280.5790.4520.480.4540.266
0.5830.4440.470.4790.8060.6910.2880.580.4570.57
Estadstica descriptivaminmaxmediavarinzades.estc.v
0.2660.8060.52080.009642530.098196360.188549
Hallando su histogramaClaseFrecuencia% acumulado
0.26611.00%
0.3223.00%
0.37414.00%
0.4281014.00%
0.4822539.00%
0.5362059.00%
0.592079.00%
0.644786.00%
0.6981197.00%
0.752299.00%
y mayor...1100.00%
Hallando el variograma de la compositacion de 10 en 10
Haciendo la compositacion de 20 en 20 de los 1000
datosCOMPOSITACION DE 20 EN 20
0.4970.5610.5750.5490.533
0.3720.3890.4920.4690.544
0.4090.5660.4510.6690.598
0.4530.5560.5090.6740.595
0.5290.4760.7170.370.455
0.5230.5970.640.4770.473
0.460.510.540.6250.571
0.440.5330.6430.4510.536
0.4320.5340.5710.4570.553
0.4240.4580.6350.530.418
Estadstica descriptivaminmaxmediavarianzades. Estc.v
0.370.7170.520780.006545850.080906420.155356
Hallando su histogramaClaseFrecuencia% acumulado
0.3712.00%
0.41957143410.00%
0.469142861132.00%
0.51871429746.00%
0.568285711474.00%
0.61785714686.00%
0.66742857494.00%
y mayor...3100.00%
Hallando el variograma de la compositacion de 20 en 20
Haciendo la compositacion de 40 en 40 de los 1000
datosCOMPOSITACION DE 40 EN 40
0.4340.4750.5340.5090.539
0.4310.5610.480.6710.596
0.5260.5360.6790.4240.464
0.450.5220.5910.5380.554
0.4280.4960.6030.4940.485
Estadstica descriptivaminmaxmediavarianzades. Estc.v
0.4240.6790.52080.004876750.069833730.134089
Hallando su histograma
ClaseFrecuencia% acumulado
0.42414.00%
0.475628.00%
0.526756.00%
0.577680.00%
0.628392.00%
y mayor...2100.00%
Hallando el variograma de la compositacion de 40 en 40
Conclusiones La grafica del variograma de los mil datos
aleatorios cuando el h es muy grande el variograma tiende a ser
igual a su desviacin estndar Se observa que cuando se hacen las
compositaciones de 10, 20 y 40 sus desviaciones estndar decrecen ,
es decir el rango de compositacion es inversamente proporcional a
la desviacin estndar Para las graficas de los variogramas en la
parte final tiende a decrecer En cuanto a la media para los datos
aleatorios como para las compositaciones de 10, 20 y 40 la variacin
pequea , que no vara mucho es decir se mantiene constante