化探分析数据不符合正态分布-化探数据处理
地学数据处理-正态分布
自然界的数据,大部分服从近似正态分布或偏正态分布。在地质学中,大多数的数据处理方法均是在正态分布的基础上的。因此在数据处理的初期,均要通过一些数据处理方法对数据进行处理,使其服从正态分布。
使数据服从正态分布的意义是数据统计代表了大多数“意见”,“居中”,“不左也不右”。特别是对数据进行统计时,要对奇异值进行处理,否则会影响统计结果。
因此地质数据处理一般需要以下几个步骤:
第一步是数据观察
观察数据是否服从正态分布。可以通过频率图进行观察。一般按数据区间平分10等份,然后统计各段数据的累频。通过统计发现,标准正态分布一般是两边小中间高的钟形曲线。但由于一般采样数据均可能出现奇值点(太大或太小),使线峰偏左或偏右。于是采于一系列数学变换来进行转换。数学变换的原则是不能改变数据内部特征。
有些偏峰是数据出现了奇异值,还必须进行剔除后才能处理,一般采用2.5倍以上方差较好。
第二步是数学变换
数学变换的目的.是使数据尽可能的呈现正态分布,或者统一地质变量数据水平,还有就是改变变量间的关系(非线性变为线性)。要根据不同的目的选择相应的数学变换方法。
一般最常见的数据变换是对数变换。还有就是平方根变换和正余弦变换。要根据数据情况选择相应的变换方法。化探数据处理一般采用对话变换,在数据出现负值时,可以进行数据偏移后再参与计算。
这些方法需要专用软件处理。可以在SPSS或ANSYS,MATLAB均可以,但数学变换需要进行二次开发,有些变换不是简单的公式。而要一个复杂的软件模块才能完成.。
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