化探分析數據不符合正態分佈-化探數據處理
地學數據處理-正態分佈
自然界的數據,大部分服從近似正態分佈或偏正態分佈。在地質學中,大多數的數據處理方法均是在正態分佈的基礎上的。因此在數據處理的初期,均要通過一些數據處理方法對數據進行處理,使其服從正態分佈。
使數據服從正態分佈的意義是數據統計代表了大多數“意見”,“居中”,“不左也不右”。特別是對數據進行統計時,要對奇異值進行處理,否則會影響統計結果。
因此地質數據處理一般需要以下幾個步驟:
第一步是數據觀察
觀察數據是否服從正態分佈。可以通過頻率圖進行觀察。一般按數據區間平分10等份,然後統計各段數據的累頻。通過統計發現,標準正態分佈一般是兩邊小中間高的鐘形曲線。但由於一般採樣數據均可能出現奇值點(太大或太小),使線峯偏左或偏右。於是採於一系列數學變換來進行轉換。數學變換的原則是不能改變數據內部特徵。
有些偏峯是數據出現了奇異值,還必須進行剔除後才能處理,一般採用2.5倍以上方差較好。
第二步是數學變換
數學變換的目的.是使數據儘可能的呈現正態分佈,或者統一地質變量數據水平,還有就是改變變量間的關係(非線性變爲線性)。要根據不同的目的選擇相應的數學變換方法。
一般最常見的數據變換是對數變換。還有就是平方根變換和正餘弦變換。要根據數據情況選擇相應的變換方法。化探數據處理一般採用對話變換,在數據出現負值時,可以進行數據偏移後再參與計算。
這些方法需要專用軟件處理。可以在SPSS或ANSYS,MATLAB均可以,但數學變換需要進行二次開發,有些變換不是簡單的公式。而要一個複雜的軟件模塊才能完成.。
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