Impacto do agrupamento preferencial de amostras na inferência estatística : aplicações em mineração

• Autor(a) principal: Souza, Luis Eduardo de
• Data de Publicação: 2001
• Outros Autores: Weiss, Anderson Luis, Costa, Joao Felipe Coimbra Leite, Koppe, Jair Carlos
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/20939
• topic: Geoestatística; Mineração; Preferential sampling; Declustering methods; Statistical entropy

O agrupamento preferencial de amostras é freqüente em estudos na área de mineração e geociências. A utilização de amostras para estimativas de parâmetros estatísticos da população requer que a amostragem seja representativa da área de interesse e/ou da população. Tal representatividade pode ser obtida pelo planejamento cuidadoso do sistema ou padrão de amostragem e pode ser questionada sempre que os dados não estejam igualmente dispersos pela área. Nesse estudo, foram utilizadas duas técnicas de desagrupamento: o Método da Poligonal e o Método da Célula Móvel. Analisam-se a aplicabilidade dos métodos e o impacto da amostragem preferencial sobre a estatística básica em dois bancos de dados distintos. O Método da Poligonal forneceu uma resposta direta, única e com metodologia mais facilmente compreensível pelo usuário, contribuindo favoravelmente para sua adoção. Testou-se também o método da entropia estatística para auxiliar na determinação do tamanho de célula mais apropriado, quando utilizado o Método de Células Móveis. Os dois métodos estudados apresentaram resultados estatísticos semelhantes, porém distintos dos parâmetros estatísticos calculados para os dados agrupados, atestando o viés estatístico gerado ao ignorar o efeito do agrupamento preferencial.