Estadística de datos geotécnicos (3010139)

Por: Ludger O. Suarez-Burgoa (Universidad Nacional de Colombia).

Descripción

Statistical techniques are used for purposes such as estimating population parameters using either point estimates or interval estimates, developing models, and testing hypotheses.(Ryan2012.book)

Las técnicas estadísticas se utilizan para fines tales como estimar los parámetros de la población utilizando estimaciones puntuales o estimaciones de intervalos, desarrollando modelos y probando hipótesis.

La estadística de datos geotécnicos es la instauración de las matemáticas a objetos aleatorios para el estudio de la corteza terrestre con fines de aplicación a la ingeniería geológica y geotécnica. Estudia la forma de representar bajo el marco de las matemáticas: el muestreo de unidades geológicas, las distribuciones en el espacio y los patrones de comportamiento. A partir de ello posibilita diseñar simulaciones y modelos matemáticos a través de la automatización con lenguajes de programación.

El objetivo de esta asignatura es que el estudiante sea capaz de usar los conceptos de la estadística para facilitar la solución de diferentes problemas de principio cualitativo o problemas cuantitativos aplicados en la ingeniería geológica y geotecnia, todo esto facilitado por lenguajes de programación; en este caso se trabajará especialmente con R, y a veces con Octave (Matlab) o Python.

Guía del curso virtual

Si el estudiante está realizando el curso virtual de esta asignatura, debe leer la siguiente guía.

Lea también la Introducción.

Programa

Datos.

  1. Tipos de datos: categóricos, cualitativos, cuantitativos, discretos, continuos.
  2. Estructura relacional de datos.
  3. Manejo de datos: almacenamiento, búsqueda, extracción, modificación.
  4. Toma de datos.

Manejadores de bases de datos relacionales.

  1. Estructura de bases de datos.
  2. Principios básicos de SQL en Postgres.
  3. Ejemplo de interacción de programas con bases de datos.
  4. Aplicación: bases de datos de pozos de exploración.

Lenguaje de programación.

  1. Lenguajes tradicionales e historia.
  2. El lenguaje R.
    1. Instalación de R.
    2. Operaciones básicas en R.

El procedimiento de análisis de datos.

  1. Medidas de valores centrales y valores esperados.
  2. Medidas de varianza.
  3. Distribución de frecuencias.
  4. Ajuste a un modelo probabilista
    1. Diagrama de probabilidades.
    2. Distribución Beta.
  5. Verificación del modelo.
  6. Generación de más datos con el modelo.
  7. Proyecciones y toma de decisiones.

Aplicación a datos geotécnicos y geológicos.

  1. Datos univariantes: escalares.
  2. Análisis de secuencia de datos.
  3. Análisis de datos espaciales 1 (variables \(n\)-dimensionales).
    1. Estadística en el círculo unitario.
    2. Estadística en la esfera unitaria.
    3. Estadística de un pliegue.
  4. Análisis de datos espaciales 2 (escalares que varían en el espacio).
  5. Análisis de datos tensoriales.
  6. Análisis de datos con variación cíclica

Bibliografía

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