Выбор величины изолиний при обработке данных

Выбор величины изолиний при обработке данных

При построении карт в изолиниях (изоконцентратах) или ленточных обычно встает вопрос, в какие интервалы группировать данные, или через какие значения признака проводить изоконцентраты. Этот вопрос сторого изучается в курсе математической статистики, здесь же будут приведены некоторые практические способы для предварительной оценки.

Важно уяснить, что в отличие от структурных карт здесь изолинии не обязательно проводятся через одинаковые итервалы значений признака.

1. Анализируются (визуально, или составляя гистограмму встречаемости, по оси абсцисс которого откладывается значение признака (а), а по оси ординат – сколько раз этот признак встречается (n)) значения признака – сколько раз какие значения встречаются. Обычно мы получаем логарифмически-нормальную кривую, на нисходящей ветви которой могут быть отдельные локальные максимумы (рис.1).

Рис.1. Пример графика встречаемости значений исходных данных

В приведенном примере следует провести изолинии через значения 15 и меньше – эта изолиния отделит фоновые значения от аномальных, а поле аномальных значений можно охарактеризовать изолиниями 25, 40 и больше.

Чаще всего при составлении карт поисков изолиния с самым маленьким значением отделяет фоновое значение от аномальных значений. Последующие изолинии по значению признака должны отличаться от предыдущего примерно в 2,5 - 3 раза.

2. Другой метод, называемый метод коррелирующихся проб заключается в том, что данные опробования с близкими значениями встречаемости объединяются в группы: 9 и более, от 2 до 9 и те, которые встречаются 1-2 раза. Каждая группа характеризуется одной-двумя изоконцентратами (полосами в случае полосовых карт).

В данном задании не надо стремиться выделить большое число стремитесь построить карту по большому числу изоконцентрат (единиц шкалы). Важно отделить фон от аномальных значений, и среди аномальных значений выделить ураганные.