SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.25 issue1Deformation, veins, fluid inclusions and the tectonic evolution of the Valle de Bravo Cretaceous rocks, Estado de Mexico, MexicoComparative granulometric study of epiclastic deposits in volcanic environments author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista mexicana de ciencias geológicas

On-line version ISSN 2007-2902Print version ISSN 1026-8774

Abstract

VERMA, Surendra P.; QUIROZ-RUIZ, Alfredo  and  DIAZ-GONZALEZ, Lorena. Valores críticos de 33 variantes de pruebas de discordancia para los datos desviados en muestras normales con tamaños de hasta 1000 y aplicaciones en control de calidad en las Ciencias de la Tierra. Rev. mex. cienc. geol [online]. 2008, vol.25, n.1, pp.82-96. ISSN 2007-2902.

En dos trabajos anteriores (Verma and Quiroz-Ruiz, 2006, Rev. Mex. dene. Geol, 23, 133-161, 302-319) se han reportado valores críticos precisos para pruebas de discordancia en muestras normales univariadas n hasta 100. Sin embargo, para n >100, se dispone solamente de valores críticos para las pruebas: NI para n hasta 147, N4k2 para n hasta 149, N6, NI4 y NI5 (para las últimas tres pruebas, valores críticos han sido reportados solamente para n=200, 500 y 1000). Esto demuestra claramente la necesidad de proponer nuevos valores críticos para n >100 mediante una metodología estadística apropiada. Por lo tanto, se reportan las modificaciones del procedimiento de la simulación así como valores críticos o puntos porcentuales nuevos y más precisos y exactos (con cuatro hasta ocho puntos decimales; el error estándar de la media 0.00000003 - 0.0039) para 15 pruebas de discordancia con 33 variantes, y cada una con siete niveles de significancia a = 0.30, 0.20, 0.10, 0.05, 0.02, 0.01 y 0.005, para muestras normales con tamaño n hasta 1000, viz., nmin (1)100(5)200(10)500(20)1000. Por primera vez en la literatura, se reporta el error estándar de la media explícitamente y en forma individual para cada valor crítico. De igual manera, una nueva metodología que consiste en la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) fue usada, por primera vez en la literatura publicada, para obtener ecuaciones de interpolación para las 33 variantes de las pruebas de discordancia y para cada uno de los siete niveles de significancia. Cada ecuaciónfue ajustada con los 76 datos de las simulaciones para n desde 100 hasta 1,000 correspondientes a cada prueba y cada nivel de significancia. Sumas de cuadrados de los residuales extremadamente pequeñas (5.5 × 10 -8 -8.4 ×10-5; generalmente <10-5) fueron obtenidas en el ajuste de las ecuaciones por ANN para n =100 a 1,000. Como consecuencia, la aplicabilidad de las pruebas de discordancia ha sido extendida hasta 1,000 observaciones de un determinado parámetro en una muestra estadística. Los valores críticos nuevos y mucho más precisos y exactos resultarán en aplicaciones más confiables de las pruebas de discordancia que han sido posibles hasta ahora en una variedad de campos de las ciencias e ingenierías, particularmente para el control de calidad en Ciencias de la Tierra. El método de pruebas múltiples con nuevos valores críticos proporcionó mejores resultados que los métodos de la gráfica de "boxy whisker" y de "dos desviaciones estándar" usados por algunos investigadores y, por lo tanto, el presente método estadístico es el más recomendado para el manejo de datos experimentales.

Keywords : métodos de valores desviados; muestra normal; prueba de dos desviaciones estándar; 2s; materiales de referencia; simulación Monte Carlo; valores críticos; pruebas de Dixon; sesgo; curtosis; redes neuronales artificiales; RNA; estadística; hidrocarburos de petróleo; isótopos de Nd; BCR-1.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License