矿床统计预测题库

Tag A 绪论 B 变量 C 原理 D 方法

说明 学科介绍

地质勘探数据统计分布特征；地质变量研究研究

基本理论、准则；潜力评价概论；成矿远景区预测概论；比例尺、单元划分及控制区确定 资源总量估计和潜力评价方法

秩相关系数法预测、找矿信息量计算法预测、证据权法预测、特征分析法预测

多元统计方法：回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析及因子分析、趋势面分析

地质统计学，是地质学中使用的统计分析理论方法的统称。 建立地质体、地质过程的数学模型，常是数学地质研究的重要任务。 矿产资源的形成和分布，常既有一定程度的确定性，也有一定程度的随机性。 矿床统计预测，就是用地质统计学的方法进行矿产预测。 数学地质必须以数学为基础和岀发点。

数学地质的主要对象是地质体、地质过程及地质工作方法。 数学地质是矿床统计预测的一个组成部分。

数学地质是以解决地质问题为目标和岀发点，以数学为工具，以计算机为手段，研究客观世界规律性 的科学。

数学地质是用数学方法和计算机手段，研究解决地质问题的科学技术。 在矿床统计预测中，研究定性数据的统计分析方法是不可忽视的。

从数量众多的地质变量中筛选最重要的变量，其目的是要达到变量数目最优化。 地质变量中所谓的伪变量是为了计算方便而人为附加的一种变量。 地质数据预处理可提高地质数据的可利用程度。

地质数据预处理可以起到减少变量，简化数学模型的作用。 规格化变换并不能消除地质变量的量纲。

矿产预测的综合信息原则，要求矿产预测工作中尽量同时使用不同比例尺的资料。 矿床值不是地质变量。

矿体的厚度，钻孔的 GPS 坐标，矿石的品位化验值都是比例型数据。 两个变量之间的秩相关系数，不可能是负数。

随着空间位置不同，表示某一地质现象可取不同数值的量叫做地质变量。 所谓矿床值，是一种直接反映矿产资源数量、质量或空间分布等属性的地质变量。

所谓网格化，是指通过插值将空间上不规则分布的数据变为按规则网格分布的数据。 通过布尔转换，可以将定量变量变为逻辑变量。

通过规格化变换，可以消除变量的量纲。

通过均匀化变换可以将地质变量变成符合均匀分布的变量。 相关系数和秩相关系数的值域都是 [-1,1]。

选择地质变量应以数学方法为基础，以地质方法为辅。 一个服从对数正态分布的变量，取对数后将会服从正态分布。 一个服从正态分布的变量，取对数后将会服从对数正态分布。 在综合预测中所谓“地物化遥”，是指地质、物探、化探、遥感。

当采用多个地质变量进行矿床统计预测时，一般最好选择那些互相密切相关的变量。

矿产预测中的循序渐进原则，要求矿产预测工作尽量按照比例尺由大到小的顺序有系统地进行。

矿产预测中的循序渐进原则，要求矿产预测工作尽量按照比例尺由小到大、靶区逐步缩小的顺序有系 统地进行。

矿产资源既有地质属性，也有技术经济属性。

矿产资源是地质作用的自然产物，因此与技术经济条件没有关系。

矿床统计预测的尺度一致原则的基本要求是，所划分的网格单元大小和形状保持一致。 矿床统计预测应当遵循以地质成矿规律研究为基础的原则。

矿床统计预测中，一般来说工作比例尺越小，划分单元大小也相应地越小。 所谓未知单元，是指各地质变量的取值都未知的单元。

通过矿床统计预测估计的资源量级别一般都有较高的经济可行性和地质可靠度。 为了建立较好的预测模型，一般应尽可能选择、使用互相独立的预测标志。

一般来说，根据预测结果提出研究区内进一步地勘工作部署建议，是矿床统计预测中可有可无的一个 环节。

一般来说，矿床统计预测方法不能预测矿床的类型或质量。 一般来说，矿床统计预测遵循了相似类比的基本思路。

一般来说，在矿床统计预测中，地质成矿规律研究并不是一项重要的工作。 一般来说，在矿床统计预测中应当对预测模型和预测结果进行地质解释。 一般来说，找矿远景区内不应当有已知矿床。 已知矿床不应出现在模型单位之外的区域。

应用矿床统计预测方法，既可以预测矿床产岀的位置，也可以预测其类型或质量。 找矿远景区都是已知有矿床存在的地段。

判断题 Tag 答案

A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 V A 绪论 X A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 X A 绪论 V A 绪论 V A 绪论 V

B 变量 X B 变量 V B 变量 V B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 X B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 V B 变量 X B 变量 V B 变量 X B 变量 V B 变量 X B 变量 V

C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 V C 原理 X C 原理 X C 原理 V C 原理 X

D 方法 V D 方法

X

Q型聚类分析是对样品进行分类，而R型聚类分析是对变量进行分类。

Q型因子分析是对变量进行成因分析，而R型因子分析是对样品进行成因分析。

D方法D方法D方法D方法

D方法D方法

D方法D方法D方法D方法D方法D方法D方法D方法D方法D方法D方法

D方法Tag A绪论A绪论A绪论A绪论A绪论A绪论A绪论A绪论A绪论V R型聚类分析、R型因子分析都是立足于变量之间关系的多元统计分析方法。

V多元线性回归分析方法，要求因变量服从正态分布。

x 回归模型y = bO+ blxl + ei, 其中误差项ei是可观测的。

X 某判别分析涉及两个类别A和B,判别分界值为R0,未知样品判别得分R>RO,则该样品应判为A类别

V

V

x

V

x

特征分析法预测中，未知单元求得到关联度越大，说明该单元的的地质条件与矿床模型单元的地质条件越接

近，因而找矿远景越好。

研究矿物共生组合、成矿阶段划分问题，可以使用R型因子分析；研究重矿物组合并推断可能的蚀源

区，可以使用Q型因子分析。

在多项式趋势面分析中，为了分离出高精度的趋势，趋势方程次数越高越好。

在回归分析中，F检验可用于检验多个变量，t检验只适用于检验单个变量。

在判别分析中，多种地质变量或标志要转换成逻辑变量。

V 在判别分析中，已知样品需标记成某个组别，不能同时属于多个组别

x 在趋势面分析方法中，只要观测点数量足够，观测点的空间分布对趋势面形态没有影响。

V在一元线性回归分析中，F检验和t检验可以只进行两个检验中的一个。

x 在一元线性回归分析中，回归直线一定通过观测数据的重心（X的均值，丫的均

值）

x 在一元线性回归分析中，回归直线一定通过坐标原点。

V在证据权法中对每个单元，所有变量证据权总和F的值域是[0,1]。

V在证据权法中先验概率和后验概率的值域都是在[0,1]。

V在主成分分析中，公共因子数等于变量数，而在因子分析中，公共因子数一般少于变量数。

/ 找矿信息量计算法、特征分析法进行成矿远景区预测中，需要地质变量的取值都是逻辑型数据

V

A绪论B变量B变量

B变量B变量答案相应字母填入空白处。每小题2分，选项A

共XX分）

选项B选项C选项D

D

地质工作的定量化应从工

作开始。

[A]计算机计算[B]地质制图[C]野外地质工作[D]室内测试分析

A

矿床的形成和分布受一定地质条件控

制而具有某些规律性，下面说明正确

的是。

[A]找矿工作受概率法则支

配具有一定风险。

[B]矿床预测定能成

功毫无风险。

[C]采用定量预测方法可

以不考虑其不确定性

[D]成矿不是随机事件

A矿床统计预测是。

[A]数学地质研究的一个重

要分支

[B]比数学地质更高

级的学科

[C]地质学研究中的装饰

品

[D]能预测固体矿产，但预测石油则行不通

A

数学地质的主要对象是地质体、地质

过程及。

[A]地质工作方法[B]数据采集[C]数学模型[D]计算机技术

D

数学地质解决问题的一般模式是

。

[A]数学模型T地质解释

-地质模型

[B]地质模型T地质

解释T数学模型

[C]地质解释T地质模型

T数学模型

[D]地质模型T数学模型T地质解释

C

期刊不是国际数学地质协

会主办的专业期刊。

[A]Mathematical

Geosciences数学地球科

学

[B]Computers &

Geosciences 计算机

地质

[C]Jour nal of

Geochemical

Exploration勘查地球化

学

[C]F.P.阿格特伯格

[D]Natural Resources Research 自然资源研究

A

获得国际数学地质之父”美誉的科学

家是。

[A]W.K.克伦宾[B]G.马特隆[D]A.B.维斯捷利乌斯奖

B地质统计学。

[A]是地质上才适用的统计

学

[B]能够研究地质空

间数据的结构性和

随机性

[C]以随机变量为基础[D]是克立格插值方法的一种

D

软件一般不作为矿产资源

定量预测的专用软件。

[A]MORPAS[B]GeoDAS[C]MRAS[D]Google Earth

[B]1968年在布拉

格召开的国际地质

下列重要事件或事实中

[A]1958年美国学者

Merriam首次提岀将计算

大会上正式成立了

国际数学地质协会

（IAMG，2008 年

改名为国际数学地

球科学协会），可

以认为数学地质学

[C]我国学者在获得国际

数学地球科学协会

（IAMG）最高奖一一克

伦宾奖章、担任IAMG

[D]我国数学地质形成了两个优势领域，一是矿产资源定量

评价领域，二是非线性地质领域。

C 1 / J —1~*■J 1 1 J 1 1 、

是不正确的。

机在地质学中应用，这被

视为数学地质学科诞生的

起点。主席等重要国际职务方面

尚未取得突破。

科正式得到了国际

公认。

A地质变量。[A]是一种随机变量

[B]都必须有定量值

[C]在不同单元中必有不

同的值

[D]取值大小和空间位置无关

A

对混合分布，下列说明正确的是

。[A]统计分布有多个峰。

[B]在正态概率格式

是是一条直线

[C]在对数正态概率格式

上是一条直线[D]由多个成因总体构成

D

对数正态分布疋一种分

布。[A]正态[B]对称[C]负偏[D]正偏

B

假设一个单元中只含有一种岩性。该

单元的岩性熵应为。

[A]1[B]0[C] g[D]某个负数

单选题（选择一个最恰当答案，将

按Hr = - (E pilogpi)/logN 进行计算，

应为。

[A]log0.5[B]log2[C]1[D]0

数据经过标准化变换后，

[A]方差为0[B]标准差为0[C]平均值为0[D]众数为0

下列哪种情形中统计分布的均值一定

小于众数。

[A]正偏分布[B]负偏分布[C]混合分布[D]对数正态分布相似系数的值。[A]不可能为0[B]不可能为1[C]不可能大于1[D]不可能小于1协方差矩阵。[A]对角线元素都是0[B]不是对称矩阵[C]没有负值元素[D]是方阵

一个服从正态分布的地质变量

。[A]不可能取负值[B]不可能取0值

[C]分布不可能是左偏或

右偏

[D]没法进行二值化

一个服从泊松分布的地质变量

。[A]是定性变量[B]是离散型变量[C]是连续型变量[D]是文本变量

在对数正态概率格纸上。[A]正态分布表现为一条

[B]对数正态分布

一定表现为一条直

[C]正态分布无法投点rm j曰人八店 =曰夂i+h处

直线到该图上去[D]混口力布定是条曲线。

线

在一个单元中，一个地质变量

。[A]最多能取一个值[B]可以取多个值[C]不能取空值[D]不能取0值

秩相关系数的值。[A]不可能大于1[B]可以小于-1[C] 一般都是正数[D]不能反映变量之间的相关性一个单元中含两种岩性，各占单元面

积的50%。该单元的岩性熵应为

。

[A]lg 0.5[B]lg2[C]lg50[D]lg20

假设控制单元选定后，计算得地质变量X的找矿信息量大于丫的找矿信息量。由此可推测，。[A]在含矿控制单元中比

丫更常岀现

X [B]在不含矿单元[C]在控制单元中X比

中X比丫更常岀现丫更常岀现

[D]X的岀现比丫更有利于找矿

控制单元不应当是的单

丿元。[A]研究、了解程度较咼[B]可以用于建模[C]可能用于检验模型[D]矿床值未知

矿产资源潜力评价的总合式估计，其不正确的提法是：。[A]数据水平比非总合式

估计要高

[B]不要求预测矿

床的个数

[C]不要求预测矿床的空

间位置[D]矿产资源潜在数量级的估计

矿床统计预测的几种做法，不正确的

是。

[A]以点推面[B]面中求点[C]点中求点[D]面中加点

一般来说，矿床统计预测中划分网格单元时，。[A]若地质条件很复杂，

单元应当较大

n t[B]若工作比例尺

贝9

较小，则单元应当

较小

[C]若研究区面积较小，

则单元应当较小

[D]若已知矿床数很多，则单元应当较大

用进行找矿远景区预测

时，控制单元应属于同一类别(比[A]判别分析法[B]聚类分析法[C]特征分析法[D]回归分析法如都是有矿单元)。

在1/20万图上Icm^lcm的网格单

元的面积为平方公里。

[A]2[B]4[C]10[D]20

在进行矿床统计预测时，通常先将研究区划分为等面积和同形状的单元，下述说法不对的是。[A]含矿单元和无矿单元

保证相等

[B]统一观测和取

值的区域范围

[C]保证地质数据获取的

客观性

[D]在技术上易于头现

[B]不要求预测矿

在总合式估计中，。[A]结果具有较高的精度床的个数和空间位[C]数据水平要求较高[D]没有不确定性

置

[A]要求在0.05至0.95概[B]不要求预测矿[C]简便易行，全国乃至

在非总合式估计中，。率范围内估计资源的个床的个数和空间位洲际的预测可以很快完[D]没有不确定性

数、位置、质量和数量置成或更新

的对角线元素都是0。[A]距离矩阵[B]协方差矩阵[C]相关系数矩阵[D]因子载荷矩阵

的含义比较接近。[A]判别分析与监督分类

[B]聚类分析与有

导师学习[C]有导师学习与非监督

分类

[D]无导师学习与有导师学习

k-均值聚类法是一种动态聚类方法,其

中参数k的含义是

[A]预先指定的类别数[B]平均值大小[C]变量数[D]自动寻找的最优化类别数N(S)为控制单元总数，N(X)为有地质

标志X的控制单元数；N(D)为控制单

元中含矿单元数，N(Dx)为有地质标志X的含矿单元数，则下列选项所示公式表示的是找矿

信息量。ln [(N(X))/(N(S)]ln[ (N(Dx))/(N(D)]

ln [((N(X))/(N(S))/((N(D

x))/(N(D))]

ln [((N(Dx))/(N(D))/((N(X))/(N(S))]

某一单元中含两种岩性，各占单元面积的50%。该单元的岩性组合熵

假设R 型因子分析中使用了 p 个变[A]全部因子的数目是 p

量.N 个样品。由此可知，

。个

[B]因子载荷共有 个

N[C]最重要的因子共有 p

个 [D]全部王要因子在全部样品中的因子得分共有

假设共有3个地质变量，它们的找 矿信息量分别为-1，1和2。由此可 推断任何一个单元的找矿信息总量 不可能

。

[A]是负值

[B]是 0

[C]大于2

[D]大于3

假设计算得某地质变量的找矿信息 [A]该变量在含矿的控制 [B]该变量有所有

[C]该变量在无矿单元 [D]该变量没有找矿意义

量为0。由此可推测， 。 单元中未出现 控制单元中未出现

中未出现

假设在R 型因子分析中，计算得相 关矩阵的4个特征值分别为 4.0,

3.0, 2.0, 1.0。可以推测，第一主因 子(对应于最大特征值的主因子) 能够解释所有变量总变化性的

。

[A]0.1 [B]0.2 [C]0.3 [D]0.4

假设在R 型因子分析中，计算得相 关矩阵的4个特征值分别为4.0, 3.0, 2.0, 1.0,至少应选取 个主

因子进行研究，才能使信息丢失不 超过20%。

假设在R 型因子分析中，计算得相 关矩阵的4个特征值分别为 [A]1

[B]2 [C]3 [D]4

4.0,3.0,2.0,1.0可以推测，第一主因 子(对应于最大特征值的主因子) 能够解释所有变量总变化性的 。

[A]50% [B]20% [C]30% [D]40%

假设在回归分析中建立的回归模型 很显著。由此可知，复相关系数 。 [A]接近于-1 [B]接近于0 [C]接近于0.5 [D]接近于1

设用特征分析法建立的含矿单元的 模型特征方程为 F = 0.1x1 + 0.2x2 +

0.3x3 +0.4x4，则最重要的变量是 [A]x1 [B] x2

[C] x3

[D]x4

设用特征分析法建立的含矿单元的 模型特征方程为

F = 0.5x1 + 0.4x2 + 0.3x3 +0.2x4，有4个未知单元 a 、b 、 c 、d ，数据(逻辑数据)分别为a: (1,0,0,0) b:(0,1,1,0) c:(0,0,0,1) d:(0,1,0,0)，则按特征分析法预测， 这4个单元按含矿可能性从大到小 排列的顺序应是

设用特征分析法建立的含矿单元的

模型特征方程为 F = 0.5x1 + 0.4x2 + [A]a-b-c-d [B]b-c-d-a [C]c-d-a-b 0.3x3 +0.2x4,并设某个未知单元的 [A]0.2 [B]0.4 [C]0.6

数据为(0,1,0,1)。该未知单元的关联 度应为

。

设在费歇判别分析中计算出的判别 临界值为0，并设样品X 和丫已分 别被判为不同的类别。 由此可推测， [A]小于0

[B]大于0

[C]等于0

X 和丫的判别得分都

。

设在费歇判别分析中建立的判别函 数为 R = 0.1x1 + 0.2x2 - 0.3x3，并设 两个样品a 和b 的数据分别为

a

[A]Ro>0.4

[B]Ro<-0.4

[C]-0.4

于两个类别。由此可推测，判别临 界值应满足

。

设在费歇判别分析中建立的判别函 数为 R = 0.1x1 + 0.2x2 - 0.3x3，并设 两个样品a 和b 的数据分别为 a

[A]Ra>Rb

[B]Ra

[C]Ra=Rb

Rb 表示a 和b 两样品的判别得分。 可以判断，

。

设在费歇判别分析中建立的判别函 数为R=0.1x1+0.2x2-ax3又设某个 样品的数据为(1,1,2)，该样品的判别 得分为0。可以判断，a=

[A]0.10

[B]0.15

[C]0.20

使用证据权法进行找矿远景区预 [A]控制单元面积尽可能

[B]控制单元全是 [C]各证据图层尽量相 测，要求 。

大

有矿单元

关性要大

[D]b-a-d-c

[D]0.8

[D]不为0

[D]-0.1vRo<0.1

[D]a 和b 属于不同的类别

[D]0.25

[D]各证据图层尽量相互独立