為什麼，以及如何，地質學家應該使用成分資料分析/總結

成分資料在科學的幾個分支中自然產生，包括地質學。例如，在地球化學中，當對原始資料進行歸一化或從受約束的估計程式（如每單位的含量、百分比、ppm、ppb、摩爾濃度等）中獲得輸出時，這些受約束的資料似乎經常出現。

成分資料在統計處理方面一直很困難，因為存在一個尷尬的約束條件，即每個向量的分量必須加起來為 1。成分資料的特殊性質（每個樣本的測定值加起來為一個常數這一事實）意味著研究中涉及的變數發生在由單純形定義的約束空間中，單純形是實空間的一個受限部分。

Pearson 第一個指出，當試圖解釋分子和分母包含共同部分的比率之間的相關性時，分析師可能會遇到的危險。最近，Aitchison、Pawlowsky-Glahn、S. Thió 等統計學家發展了成分資料分析的概念，指出了在用“正常”統計方法處理封閉資料時誤解的危險。

重要的是，地球化學家和一般的地質學家要意識到，常用的多元統計技術不適用於約束資料。我們也需要訪問適當的技術，因為它們變得可用。這是本書的主要目標。

從與長英質侵入體相關的銅礦化的假設模型出發，該模型具有某些元素之間的特定關係，我將展示“正常”相關方法如何未能識別一些嵌入的關係，以及我們如何獲得其他虛假的相關性。從那裡，我將使用 CRL、ARL 和 IRL 轉換以及 CoDaPack 軟體的幫助，在轉換資料後測試相同的模型。

由於我將此出版物面向一般的地質學家和地球科學家，因此我將數學公式保持在最低限度，並且沒有包含任何理論證明。如果存在“數學好奇地質學家”這一類別，他們可以在參考部分的一系列推薦資源中找到所有這些內容。

那麼，讓我們從介紹我們將要測試的礦化模型開始。