Antes de construir un mapa de contornos o superficie en Surfer podemos elegir el varigorama que mejor modela los datos a través de la función Cross Validate. Esta función compara el valor real medido con uno estimado en el mismo punto, es decir calcula el error de estimación (residuo)
Donde Z0a es el valor estimado en el punto a, mientras que Za es el valor medido en el mismo punto.
Al realizar el histograma del error, este debe tener una distribución gaussiana, media igual a cero y mediana 1.
La forma de proceder es construir los diferentes variogramas que queremos comparar y a cada uno de ellos realizar Cross Validate y anotar el valor de la media de los residuos. El variograma cuya MEDIA de los residuos esté mas cercana a CERO, será el que mejor modela los datos.
Para realizar cross validation se procede de la siguiente forma. Cuando estamos creando el grid de predicción y de desviacioens estándar, en la ventana Grid Data se encuentra el botón Cros Validate (ver lección 3).
Damos clic en dicho botón y aparece una ventana que tiene el campo Cross Validation Results File, allí introducimos nombre del archivo de salida. En este caso será ValEsferico.
Damos clic en OK, nos presenta el siguiente reporte.
Lo cerramos sin guardar y listo, automaticamente se crea el archivo de validación que podemos abrir para realizar el calculo estadístico correspondiente.
Ahora podemos ir a File seguido de open y abrir el archivo creado. Aparece una ventana donde debemos seleccionarar ValEsferico.
Clic en abrir y se nos muestra el archivo donde se calculó, entre otras cosas, el residuo entre el valor medido (Za) y el calculado (Z0a) para cada uno de los puntos de donde se tienen datos.
El siguiente paso consiste en seleccionar la columna del Residual.
Ahora nos vamos al menú Data y selecionamos Statistics.
Aparece una ventana donde se debe verificar que Mean (media) esta activada, también podemos incluir la varianza, coeficiente de asimetría, coeficiente de sesgo….etc.
Damos clic en Ok y …
Vemos que la media se aproxima a cero, anotamos el valor y repetimos el procedimiento para cada uno de los variogramas calculados y podemos realizar una tabla de comparación de datos. Aquel cuya media esté más próximo a cero es el variograma elegido. Es decir el que utilizaremos para realizar nuestro grid de predicción y de desviación estándar.
Excelente, una manera muy profesional de anlizar el mejor variograma
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