En forma análoga a la quimiometría, la geoquimiometría se puede definir como la ciencia que resulta por la combinación de estadística, matemáticas y computación con la geoquímica. El término en español "geoquimiometría" ha sido usado explícitamente con anterioridad en la literatura. En esta reseña, presento numerosos conceptos básicos o áreas que la geoquimiometría debe cubrir. Estos incluyen, pero no son limitados por, los siguientes tópicos de investigación: calidad de datos, regresiones, métodos robustos, métodos basados en valores discordantes, pruebas de significancia, propagación de errores o incertidumbres en diagramas mediante simulación Monte Carlo, coeficiente de correlación, modelado petrogenético, y geotermómetros. Ecuaciones para la propagación de las incertidumbres en el trabajo analítico han sido propuestas; de manera similar, se proveen detalles nuevos sobre cómo calcular y reportar la sensibilidad y el límite de detección de los experimentos analíticos. El coeficiente convencional de correlación lineal, aunque útil para datos no-composicionales, no debe ser usado para la interpretación de datos geoquímicos. Debido a que los datos composicionales representan un sistema cerrado restringido por suma unitaria constante y los diagramas ternarios imponen la restricción adicional de suma unitaria a cualquier tipo de datos experimentales, estos diagramas vuelven a ser inapropiados estadísticamente para el manejo de los datos experimentales, sean de tipo composición o de cualquier otro tipo de datos continuos. La propagación de errores mediante Monte Carlo se reporta, por vez primera, para ilustrar la inconveniencia de usar estos diagramas ternarios para datos composicionales. Así mismo, se propone un diagrama bivariado alternativo basado en la transformación-log para reemplazar (o al menos, complementar) los diagramas ternarios. Los temas adicionales de investigación han sido identificados, en particular, aquellos aplicables a todos los campos de las ciencias e ingenierías.
Analogous to chemometrics, geochemometrics can be defined as the science resulting from the combination of statistics, mathematics and computation with geochemistry. This term in Spanish "geoquimiometría" has already been explicitly used in the literature. Here I elaborate on the numerous basic subjects or areas that the geochemometrics should cover. These include, but are not limited to, the following research topics: data quality, regressions, robust methods, outlier-based methods, significance tests, error or uncertainty propagation in diagrams through Monte Carlo simulation, correlation coefficient, petrogenetic modeling, and geothermometers. Equations for uncertainty propagation in analytical work have also been proposed; similarly, new indications are provided on how to calculate and report the sensitivity and limit of detection of analytical experiments. The conventional linear correlation coefficient, though useful for non-compositional data, is not recommended to be used for interpreting geochemical data. Because compositional data represent a closed unit-sum constrained system and ternary diagrams impose a further unit-sum constraint on any experimental data, these diagrams become statistically unsuitable to handle experimental data, whether compositional or of continuous variable type. Error propagation through Monte Carlo is reported for the first time to illustrate the inconvenience in using such ternary diagrams for compositional data, and an alternative log-transformed bivariate diagram is proposed to replace (or at least complement) ternary diagrams. Topics of further research have been identified, in particular, those applicable to all science and engineering fields.
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