福爾摩斯能成為一名優秀的地球學家嗎？/測量

“-但，……兇手的個子……”

“你怎麼知道，我們都沒見過這個人？”

“-親愛的華生，你看到我在房間裡進行測量了。”

“兩個腳印之間的距離清楚地顯示了我們那個人的大小……”

福爾摩斯，《血字的研究》。

測量是對現象進行量化的觀察，是調查工作中最常用的形式之一。然而，測量結果本身幾乎從未提供有用的資訊。因此，有必要對其進行“提煉”，才能根據這些資料得出結論。為了“提煉”資料，我們建議兩個程式

a- 尋找實驗誤差，以及

b- 資訊綜合。

尋找實驗誤差是基於系統誤差的確定和後續校正以及隨機誤差的評估。為了確定系統誤差，我們使用方程式 (1)。

[1]

$S_{sist}=10[{\frac {1}{n}}'(\log x_{i}^{a}\log y_{i})]$

其中，

Ssist - 是資料的系統誤差

x_i - 是基本結果（分析結果）

y_i - 是對照結果

n - 是資料量，在這種型別的測試中應等於或大於 100 對事件。

如果系統誤差在 0.95 到 1.05 之間波動（包括這兩個值），我們可以認為沒有系統誤差，因此可以直接計算隨機誤差。否則，我們首先透過從所研究樣本中的每個基本值中減去系統誤差來消除此誤差。

隨機誤差使用方程式 (2) 計算。

[2]

$S_{c}=10[{\frac {1}{n{\sqrt {2}}}}'(logx_{max_{i}}^{a}logx_{min_{i}})]$

對於定量分析，Soloviov 和 Matvieiev (1985) 指出，如果隨機誤差大於 1.6，我們就不能依賴資料的質量。對於定性或半定量分析，其他作者 (N.A.S.S.S.R.，1983) 提出一個 3 的極限值。在任何情況下，如果隨機誤差大於已建立的極限值，都應建議使用另一種方法或更精確的裝置重複分析。

資訊綜合也包括兩個階段

a- 構建頻率直方圖和頻率多邊形，以及

b- 對測量結果進行統計預處理。

頻率直方圖和頻率多邊形不僅允許以圖形化和緊湊的方式表示測量結果，而且還可以為我們提供樣本的其他特徵，例如異常值的存在，眾數的值、中位數、平均值等 (Ostle, 1973; Valls, 1985)。

對資料的統計預處理的詳細解釋超出了本文的目標。這裡我們只提一下大多數地質資料共有的幾個步驟。

a- 檢測和處理所研究樣本的統計異常值和極值，

b- 資料轉換（可選），

c- 確定分佈規律 (Kashdan 等人，1979)，

d- 確定中位數、相對眾數和絕對眾數，

e- 確定均值、標準差、變異係數及其置信區間，以及

f- 確定閾值。

雖然這些並非要計算的唯一可能變數，但它們足以完善結果，使我們能夠以更易於理解的方式呈現它們。使用表格和比較圖表非常值得推薦。