化探单元素异常统计内容参数公式

化探单元素异常统计内容

1、异常ID ID

2、样品个数 N

3、异常面积 S

4、样品最大值 Max

5、样品最小值 Min

6、异常下限 T

7、算术平均值 n

Xi

X n

∑=

1

8、几何平均值 ∑=n

g Xi n X 1

log 1

9、标准离差 1

)X X

(n

1

i 2

__

0--∑=n S i

＝

10、异常衬度 T

X A c =

11、异常规模 ()

T X S A d -⨯= 12、异常NAP 值 S A NAP c ⨯=

浓集克拉克值(C)计算公式： 某元素的克拉克值

X

C =

变化系数(Cv)计算公式： X

S Cv =

致矿系数(Z)计算公式：Z ＝Cv(全区)＋10×Cv(剔高值后)＋100×高值比例＋C ，高值是大于3倍的标准离差。

化探背景分析 中位数：50

5050)

50(f F H X Me -+

=

偏度：24

)(1)(1

3

231n

X X f n X X f n

R i i i

i ∙

⎪⎪⎭

⎫ ⎝⎛--=

∑∑ 峰度：963)(1

)(1

4

24

2n X X f n X X f n

R i i i i ∙⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭

⎫

⎝⎛-⎪⎪⎭

⎫ ⎝

⎛--=∑∑

正态检验： ∑∙

-=i

f

x F x F |)()(|max 1λ

Xi ：组中值或含量值；f i ：Xi 所对应的频数；H ：组距；X50：包括累计频率50%在内的所在组的组下限；F 50：累计频率50%所在组之前的累计频率；f 50：包括累计频率50%所在组的组频率；F(X)：为经验累计频率；F 1(X)：为理论累计频率。

R 型聚类分析

i

i

ij ij S X X X -=

'

其中：∑==n

j ij X n X 1

1；1

)(1

2

--=

∑=n X （X

S n

j i ij

i

∑

∑∑===-⋅---=

⋅=

n

i n

i k ki

j ji

k ki

n

i j ji

kk

jj jk jk X （X X （X X （X X （X

S S S r 1

1

2

21)(

))

(

)(

式中：r kj 为第j 个变量和第k 个变量的相关系数；

X ji 为第j 个变量第i 个样品的观测值； X j 与X k 为第j 个和第k 个变量的平均值。

Q 型聚类分析

(min)

(max)(min)'i i i ij ij X X X X X --=

(i=1，2，…，P ；j=1，2，…，n)

其中：P ，n 分别为变量数和样品数；

Xi(max)及Xi(min)分别为数据中第i 个指标的极大值与极小值

∑=-=

P

i ik ij

jk P X （X

D 1

2/)( (j ，k=1，2，…，n ；j ≠k)

式中：Djk 为第j 个样品与第k 个样品的距离系数；

Xij 为第i 个变量第j 个样品的观测值。

因子分析

数学原理：设有一批含p 个变量，n 个样品的观测数据，如果其变量为X1、X2、……、Xp ，它们的综合变量记为F1、F2、……、Fm(m ≤p)，其数学表达式为

⎝⎛+++=+++=+++=p mp m m m

p

p p p X

a X a X a F X a X a X a F X a X a X a F ............

............22112222121212121111 要求1 (2)

12122

11=+++p a a a （k=1，2，……，m ）

系数

{}ij

a 由下列原则决定：

1、 Fi 与Fj （ij ，i 、j=1，2，……，m ）互相无关

2、 F1是X1、X2、……，Xp 的一切线性组合中方差最大；

F2是与F1不相关的X1、X2、……、Xp 所有线性组合中方差最大的； ……；

Fm 是与F1、F2、……、Fm-1都不相关的X1、X2、……、Xp 所有线性组合中方差最大。

回归系数：

()

2

2

2

X

X Y X XY X

X X X Y XY b -⋅-=

⋅--=

∑∑∑∑

标准差：

()

2

2X

X X -=σ

()

2

2X

Y Y -=σ

相关系数： Y

X Y

X XY r σσ⋅⋅-=

Y X b r σσ⨯

= X

Y r b σσ⨯=

回归分析

1、多元线性回归分析研究某一变量与多个变量之间的线性关系（某两变量之间的非线性关系有时也可以转化为线性关系）。这是以大量收集到的观测数据为基础，找出相关变量