矿床统计预测复习重点
!矿床学考试主要考点2
矿床学A1、矿床工业价值因素2、矽卡岩矿床的形成过程3、成矿流体研究基本方法、意义4、以熟悉矿床为例说明现代矿床学研究思路、方法5、岩浆矿床控矿因素与成矿特征6、VMS矿床控矿因素与成矿特征2、区域成矿地质条件分析有哪几个主要方面3、斑岩矿床的主要控矿因素（条件）及矿床特征4、SEDEX型矿床的主要控矿因素及矿床特征矿床学A1、矿床工业价值因素决定矿床工业价值的因素很多，主要有以下三个方面：（1）矿床本身的特征和性质包括矿体的形态、产状和储量，矿石的质量（如品位、有益组分含量及有害杂质含量和处理的难易程度），矿石综合利用价值和矿床开采、选矿、冶炼技术条件等。
对非金属矿床来说，不仅要注意矿床的储量和品位，而且要注意有用矿物的物理性质、化学性质以及工艺技术特点，有时这一方面的因素还是评价矿床的主要因素。
（2）国家和市场对矿产的要求主要包括国家经济建设和市场对各类矿产的需要数量，矿床的地理分布，某一地区的发展远景计划等。
（3）矿区的经济因素如动力资源、水文地质和工程地质条件及交通条件等。
在评价一个矿床时，应该全面考虑上述各种因素，但决定矿床是否有开采价值和什么时候开采，首先要考虑国家、地方经济建设的要求和市场需求。
2、矽卡岩矿床的形成过程矽卡岩矿床指产在中酸性（少数情况下可以是酸性或基性-超基性）侵入岩、火山岩与碳酸盐岩或其他接触带或其附近岩石中的矿床。
矽卡岩型矿床的成矿过程可分为两个成矿期和五个成矿阶段：1. 矽卡岩期：主要形成各种钙、铁、镁、铝的硅酸盐矿物，无石英形成。
该成矿期又可分为以下三个成矿阶段：（1）早期矽卡岩阶段：形成硅灰石、钙铝-钙铁石榴石、透辉石-钙铁辉石和方柱石等无水硅酸盐和少量符山石等含水硅酸盐，组成矽卡岩的主体，一般又称干矽卡岩阶段，是在高温的超临界条件下形成的。
这一阶段除少量磁铁矿外，一般不形成有用矿物，通常是不具工业意义的，故这一阶段也可称之为无矿矽卡岩阶段。
（2）晚期矽卡岩阶段：形成阳起石、透闪石、绿帘石等含水硅酸盐，故又称湿矽卡岩阶段，是在接近超临界状态条件下形成的。
矿床学复习资料 - 2矿床学基础
矿床学基础基本概念一、矿床的组成 1、概念(复习矿床)矿床(mineral deposit)是指在地壳中通过地质作用形成的，其有用组分的质和量达到工业要求，在现有 经济技术条件下能被开采利用的地质体。
矿床的组成：矿石 脉石矿物 矿体脉石 矿 床 围岩 Ore bodyCountry rock 矿体Wall rock矿石矿物Wall rock Ore body Wall rockOre bodyWall rockOre body矿体与围岩是矿床的基本组成单位。
而且关系非常密切，根据其二者的形成先后关系矿床可分为三大类：同生矿床：指矿体与围岩是在同一地质作用下，同时或近于同时形成的矿床。
如岩浆分结作用形成的矿床、沉积作用形成的矿床。
后生矿床：矿体形成明显晚于围岩，二者是在不同的地质作用下形成的。
如热液作用形成的脉状矿床。
叠生矿床：指有用组分由同生期富集和后期有用组分的叠加再富集而形成的矿床。
因此，此类矿床既具有同生矿床特点又具有后生矿床特点，属复成因的矿床，如层控矿床。
二、矿体与围岩1、矿体：指由矿石和脉石组成的独立地质体，是矿床的主要组成部分，是开采和利用的主要对象。
矿体具有一定的形状(form / morphology)、大小和产状(mode of occurrence)，并占有一定的空间位置，被围岩所包围。
（矿体＝矿石＋脉石）2、围岩：泛指矿体周围的岩石，其界线有的很清楚（如脉状矿体），有的呈渐变过渡（如由细脉浸染状矿石组成的矿体）。
3、母岩：指矿床形成过程中，提供成矿物质来源的岩石。
与矿床在空间上和成因上具有密切联系。
如由岩浆结晶分异作用形成的富镁质超基性岩中的铬铁矿矿床，富镁质超基性岩即是铬铁矿矿床的母岩。
围岩和母岩是两个完全不同的概念。
对某些矿床而言矿体的围岩就是母岩，如多数岩浆矿床；在另一些矿床中矿体的围岩与母岩无关，如多数热液形成的脉状矿床。
4、矿体形态：根据矿体在三度空间延伸情况,形状可分为三种最基本的类型：等轴状矿体、板状矿体、柱状矿体（通常称矿体形态为层状、似层状、脉状、囊状、不规则状等）等轴状矿体：矿体的三轴在三度空间呈大致均衡延伸。
矿床统计预测讲义
矿床统计预测讲义简介矿床统计预测是指通过对已知矿床数据进行统计分析和模型建立，从而对未知矿床进行预测的一种方法。
它是矿床勘探中重要的工具之一，可以帮助矿业公司和勘探者制定科学合理的采矿方案和决策。
本讲义将介绍矿床统计预测的基本原理、主要方法和实际应用，帮助读者了解和掌握该领域的知识和技能。
内容1. 矿床统计预测的基本原理矿床统计预测是基于已知矿床数据的分析和模型建立，通过对已有数据进行统计分析，找出其中的规律和趋势，从而对未知矿床进行预测。
其基本原理包括：•数据收集：收集已知矿床的地质勘探数据，包括地质剖面、岩石样品、地球物理扫描等。
•数据分析：对已有数据进行统计分析，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。
•模型建立：根据数据分析结果建立预测模型，包括回归模型、聚类模型、神经网络模型等。
•预测验证：利用已有数据验证模型的准确性和预测能力。
2. 矿床统计预测的主要方法矿床统计预测涉及多种统计学和数学方法，常用的方法包括：2.1. 回归分析回归分析是一种用于探索因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
在矿床统计预测中，回归分析可用于确定地质因素对矿床分布的影响程度，并建立预测模型。
2.2. 空间插值空间插值是一种通过已有数据推断未知位置上的值的方法。
在矿床统计预测中，空间插值可用于填补数据缺失的位置，从而得到完整的矿床数据集。
2.3. 聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的方法。
在矿床统计预测中，聚类分析可用于将矿床按照地质特征划分为不同的类型，为矿床预测提供参考。
2.4. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
在矿床统计预测中，神经网络可用于识别矿床数据中的隐藏关系，并建立预测模型。
3. 矿床统计预测的实际应用矿床统计预测在矿业勘探中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1. 矿床评估通过对已有数据的统计分析和模型建立，可以对矿床进行定量评估，包括矿床的储量、品位、开采潜力等指标。
矿床学复习资料
矿床学复习资料矿床学复习资料矿床学是研究矿床形成、分布和开发的科学，它涉及地质学、地球化学、矿物学、岩石学等多个学科。
对于学习矿床学的同学来说，复习资料是非常重要的辅助工具。
本文将为大家提供一些矿床学复习资料的内容。
1. 矿床形成机制矿床形成是一个复杂的过程，它受到地质构造、岩浆活动、热液作用、沉积过程等多种因素的影响。
在复习矿床学时，我们需要了解这些形成机制，并能够分析不同类型矿床的形成过程。
例如，热液矿床是由热液在地壳中循环流动形成的，而沉积矿床则是通过沉积作用形成的。
2. 矿床分类根据矿床的形成机制和地质特征，我们可以将矿床分为多个不同的类型。
在复习矿床学时，我们需要了解这些分类，并能够区分它们之间的差异。
常见的矿床类型包括热液矿床、沉积矿床、变质矿床等。
每种类型的矿床都有其特定的地质特征和矿物组成，我们需要通过学习和实践来掌握它们。
3. 矿床勘探技术矿床勘探是矿床学的重要组成部分，它是寻找新的矿床资源的过程。
在复习矿床学时，我们需要了解不同的矿床勘探技术，并能够评估其适用性和效果。
常见的矿床勘探技术包括地球物理勘探、地球化学勘探、遥感勘探等。
每种技术都有其优缺点，我们需要根据实际情况选择合适的方法。
4. 矿床开发与利用矿床开发是将矿床资源转化为经济价值的过程。
在复习矿床学时，我们需要了解不同的矿床开发方法，并能够评估其可行性和效益。
常见的矿床开发方法包括露天开采、地下开采、浮选等。
每种方法都有其适用条件和技术要求，我们需要根据实际情况选择合适的方法。
5. 矿床环境保护矿床开发过程中，我们需要重视矿床环境保护的问题。
在复习矿床学时，我们需要了解矿床开发对环境的影响，并能够提出相应的环境保护措施。
矿床开发可能导致土地破坏、水源污染、生态系统破坏等问题，我们需要通过科学的方法来减少这些负面影响，实现可持续发展。
总结起来，矿床学复习资料应该包括矿床形成机制、矿床分类、矿床勘探技术、矿床开发与利用以及矿床环境保护等内容。
矿床学复习资料整理
第一章绪论（一）矿产/矿产资源：指在自然界（地壳内或地表）产出的，由地质作用形成的、具有经济价值的有用矿物资源（元素、化合物、矿物、矿物集合体）。
（二）矿石结构和矿石构造矿石结构+矿石构造=矿石组构1.矿石结构：矿石中矿物颗粒的形态、相对大小及空间上的相互结合关系所反映的形态特征。
1)矿石的等粒结构：颗粒比较匀称、大小比较相近的单矿物和复矿物集合体组成的矿石结构。
包括：半自形粒状结构、它形粒状结构、海绵陨铁结构等。
2)矿石的不等粒结构：较细的基质里发育着较大的矿物颗粒，或反之。
其中包括斑状结构、嵌晶结构、乳浊结构等。
3)矿石的片状结构：单矿物或多矿物矿石基质中全部或绝大部分颗粒为片状。
4)矿石的纤维状结构：组成矿石的矿物集合体为纤维状组织。
5)矿石的环带状结构：矿物析出物由于依次沉淀，或由于较早的矿物被较晚的矿物所交代而形成交替出现的环带。
6)矿石的交代结构：晚期矿物沿着早期矿物的范围交代发育而成。
7)矿石的胶状结构：在胶体成矿时析出矿物变化的各个阶段中产生的。
2. 矿石构造：组成矿石的矿物集合体的形态、相对大小及空间上的相互组合关系所反映的形态特征。
1)矿石的块状构造：有用矿物集合体在矿石中占大部分，呈无空洞的致密状，矿物排列无方向性者，即为块状构造。
其颗粒有粗大、细小、隐晶质的几种。
若为隐晶质者称为致密块状。
2)矿石的斑点状构造：矿石矿物在脉石矿物中形成断续的不规则堆积体。
根据堆积体大小可分为：斑点状构造、斑杂状构造、浸染状构造等。
3)矿石的带状构造：各种矿物的带交互出现。
对沉积矿床来说是层状构造，对变质矿床来说是片麻状、片状、皱纹状构造，对岩浆成因矿床是皮壳状、流纹构造。
4)矿石的细脉状构造：由网状、交切或似平行细脉群形成的构造。
5)矿石的肾状构造：在热液和表生矿石中常见，由于胶体矿物形成作用而产生，所以有时也叫胶状构造。
6)矿石的破碎构造：在多阶段成矿的矿床中常常出现，他是先前世代的矿物质破碎，被后续世代造矿集合体所胶结。
矿床复习要点
5. 矽卡岩矿物在矽卡岩带的空间分布规律：石榴子石：透辉石 变化规律
6. 成矿元素在矽卡岩带中的空间分布规律： Fe3+→Fe2+→Cu→Zn→Pb→Mn
1. 接触交代矿床概念 2. 矽卡岩概念及其常见矿物
3. 矽卡岩类型：按成分分为钙铁矽卡岩和镁矽卡岩。按形成作 用分为反应矽卡岩（变质矽卡岩）、类矽卡岩（小规模流体 交代矽卡岩）、交代矽卡岩（在侵入岩与围岩接触带由大规 模流体交代作用形成的矽卡岩）。此外，注意矽卡岩矿床不 一定就是接触交代矿床。但接触交代矿床应为矽卡岩矿床。
11. 我国合称“三阳”磷矿的矿产地
九、可燃有机矿床
1. 定义和分类（常规能源、非常规能源） 2. 煤的形成条件以及成煤作用（泥炭化-煤
化作用） 3. 生油层、储层和盖层的岩性差别
十、变质矿床
1. 变质矿床的定义及其分类和代表性矿床 2. 变质矿床的形成条件（5个方面） 3. 变质成矿作用分类以及各自的特点 4. 沉积变质型铁矿床的工业意义、矿床特征 5. BIF的含义以及主要特征 6. 阿尔戈马(Algoma)型和苏必利尔(Superior)型矿
中，岩浆岩条件中要求掌握岩浆岩成矿专属性：如，与豆荚状铬铁矿 有关的岩浆岩为幔源镁质超基性岩岩石组合（纯橄岩-斜辉橄榄岩-橄 榄岩），与岩浆铜镍硫化物有关的岩浆岩为镁铁质超基性基性岩石组 合（橄榄岩-辉长岩-苏长岩或橄长岩-辉长岩-斜长岩），与岩浆钒钛 磁铁矿有关的岩浆岩为铁质基性岩组合（辉长岩-斜长岩或苏长岩-斜 长岩）
矿床统计预测
1绪论基本概念矿床统计预测是利用数学地质的理论和方法进行矿产预测的科学和技术；数学地质是地质学的重要分支，是研究地质体、地质现象、地质作用和地质工作方法的最优数学模型的科学，是以解决地质问题为目标和出发点，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主要内容：1应用多变量统计分析及类似方法对地质现象进行定量描述、分类、识别、预测、识别分析；2地质作用过程的数值模拟；3地址统计学；4地学信息库及信息系统基本研究思路：地质问题—数学问题—地质解释或地质模型—数学模型—地质认识地质学中运用统计分析的特点：定性数据1名义型数据2有序型数据定量数据3间隔型数据4比例型数据地质数据的特点1多总体性或混合总体性2方向性或坐标性3条件性4其他特性2地质勘探数据的统计分布特征统计分布及其分析方法：随机变量的概率分布函数和概率密度反映该变量取不同值的概率。
数据统计分布反映一批数据取不同值的频率。
研究途径1计算统计特征值2做频率分布直方图意义1统计分布特征是地质现象的重要的数学特征之一，往具有鉴别和成因意义2查明数据统计分布特征往往是对数据进一步统计分析的基础3根据数据的统计分布特征，选择拟合合适的概率分布模型，可据以进行必要的统计推断和估计分布模型1正态分布由许多微小部分累加或微小因素叠加共同作用2对数正太分布一个变量受个别突出因素作用从而偏离正太3泊松分布描述稀有事件，可用于推断一定地区的找矿潜力4二项分布评价勘探工程布置方案5负二项分布及混合分布6多项分布7超几何分布8指数分布混和分布及其地质意义两个或多个不同的随机变量的加权和的概率分布成为一个混合分布。
意义在于他可能反映多种成因及多期作用的叠加混合筛分有时为了深入研究地质体的成因和形成过程，需要从混和分布的数据整体中将各成分分离出来，并对成分总体的参数进行估计，这一过程叫做筛分筛分方法1解析法2数值法3图解法3地质变量研究预处理在用地质数据构置地质变量之前对地质数据进行处理目的1排除或压低地质数据中的随即干扰2突出有用信息3提高数据的可利用程度4增强构置地质变量的可靠性内容1数据校正2统计分布研究和混合总体筛分3可疑观测值剔除，奇异值的稳健处理4数据分布均匀化5不同时间，技术条件下所获得的不同水平的资料的分析处理常见问题1数据校正问题2离群数据鉴别问题3缺值问题4空间插值问题5数据变换地质变量的类型：着时空位置的不同，表示某一地质现象可取不同数值的变量分类按性质定性的定量的按其应用时的取值方法分观测变量乘积变量综合变量伪变量特征1具有明确的地质意义2统计特征明显3地质变量与研究对象之间直接存在着密切的或定量的关系地质变量的选择从众多的地质变量之中选择重要变量的过程目的1获得一批地质意义明确，统计特征明显且与研究对象和目的密切相关的地质变量2达到变量结构最优化，要具有最佳变量组合选择原则和方法1先多后少2尺度对等3深浅结合选择的统计方法1几何作图法2计算简单相关系数、秩相关系数、偏相关系数3信息量计算法4秩和检验法5用于二态变量选择的地质向量长度分析法，相关系数比值法，变异序列法6多元统计方法地质变量取值和综合变量的构置：取值获得地质特征的具体数值，室内取值，野外取值取值原则1保证抽样的随机性2保持抽样方式和条件的一致性综合变量的构置：组合特征值赋权枝状综合变量逻辑组合变量地质变量的变换：目的1使地质变量尽可能接近正态分布2统一地质变量的数据水平3使两变量间的非线性关系变为线性关系4用一组新的为数更少的相互独立变量代替一组有相关关系的原始地质变量统一量纲（标准化极差化均匀化）偏态正态分布（对数变换平方根反正弦或反余弦）非线性—线性（画值变换）是原始变量的个数减少或相互独立（R型主成份分析）4矿床统计预测的基本理论和准则基本任务1预测矿床可能产生的空间位置2矿床值的可能大小3矿床存在的概率4定量评价各种控矿因素和找矿标志及其不同状态和组合对成矿的作用5研究和预测评价结果的不确定性基本理论1地质和技术经济双重属性2矿产资源分布不均匀性3地质—成矿作用过程的确定性和随机性4相似类比求异理论和综合信息理论基本原则1以地质—成矿作用研究为基础2尺度一致3循序渐进4综合信息5矿产资源总量估计和潜力评价方法潜力评价在一个较大的区域范围内对某种矿产资源总量进行估计并结合经济因素，对其近中长期供应保证程度做出评价资源估计的不确定性和误差影响因素1方法的适用性2类比中的不确定性（矿床变化性，识别的准则，区域地质变化性，取样的不确定性）3新的或非寻常的矿床4矿石工艺方面的突破资源估计的三个基本要素1数据2方法3设备资源总量估计和潜力评价方法1“镶嵌模型”估计矿床产出概率法2矿床值概率分布法1区域价值估计2体积估计3地壳化学丰度估计4矿床模型法5德尔菲法或主观概率法6综合法6成矿远景区定量预测矿产资源总量=储量+矿产资源潜力两种基本形式1总合式估2非总合式估计中大比例尺矿床统计预测的基本步骤和研究内容明确任务—收集资料—工作设计—工作实施—提交成果，工作实施（划分基本单元，选择控制区，建立矿床地质概念模型，地质变量研究，数据预处理，建立预测模型，预测模型在未知单元的应用，预测成果表达及解释，提出进一步工作部署和建议7秩相关分析法预测及找矿信息量计算法预测秩相关预测法通过计算矿床值与地质因素和标致之间的秩相关系数，选择找矿的有利标志，然后根据单元中的有利标志计数评价单元找矿有利性，进行找矿远景区预测的方法实施过程1准备工作2形成矿床值序列3对变量进行划分4频率统计5计算秩相关系数6筛选有利标志7计算单元统计标志数8检验预测注意的问题1对控制单元数目和类别要求较高2原是变量如何划分没有固定规则，可考虑进行多方案实验3自变量之间的相关性没有考虑找矿信息量计算法预测通过计算各种地质变量所提供的关于矿床存在的信息量，来评价变量的重要性，评价各个单元的找矿有利程度，进行找矿远景区预测的统计分析方法。
矿床统计预测期末考试重点内容
矿床统计预测是数学地质最活跃的一个分支，是数学地质在矿床预测中的应用。
数学地质应用数学作为工具，并且运用现代电子计算技术自动处理地质数据，显示地质成果，并解决各类复杂的理论和实际问题。
数学地质解决问题的一般模式是：地质问题（模型）→数学问题（模型）→地质解释数学地质必须以地质为基础和出发点。
矿床统计预测: 是运用数学地质的理论和方法进行矿产预测的科学和技术。
研究对象为矿床/矿化体/成矿远景区。
成矿预测：圈定不同类别的远景区，预测不同级别的资源量。
经成矿预测工作所圈定的找矿有利地段称找矿远景区（可分为A、B、C三类）。
矿床统计预测以圈定出矿化体可能产出的空间位置（找矿远景区）、规模（资源量）和概率为目的。
矿产资源有地质与技术经济的两重性。
地壳中矿产分布的不均匀性：空间分布的不均匀为不同尺度的成矿区带的存在，时间分布的不均匀性为与构造运动有关的成矿期。
地质-成矿作用过程成矿规律是存在的，成矿过程由于种种因素是接近随机的。
概率论和数理统计是矿床统计预测的重要基础和手段。
相似类比是过去和目前成矿预测的最基本思路和方法。
地质环境相似类比, 是矿床模型法，“建模—外推”的方法。
建立矿床模型的工作十分重要。
矿床模型可以分为：矿床成因模型，描述性模型，找矿模型。
矿床统计预测中常用多变量统计分析方法（各种信息关联及解释）。
研究区内的地质资料、对研究区内矿床的地质认识，是矿产预测的最主要依据。
矿床统计预测的基本原则：1.以地质和成矿规律研究为基础的原则2.尺度水平对等原则：预测结果精度与所用资料的精度相适应。
3.循序渐进原则：比例尺由小到大、研究范围及预测远景区逐步缩小的顺序。
4.综合信息原则5.矿床值分布律准则6.发现率分析准则。
单元（基本单元）：将整个研究区划分为许多一定面积的小地段或小单位。
几何单元：等面积的正方形或长方形网格。
地质单元：以地质体为单元。
网格单元与地质体和矿化体没有很好的对应关系，因此不利于综合找矿信息的提取和关联。
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《矿床统计预测》：是用统计分析或数学方法进行矿产定量预测。
数学地质解决问题的一般模式是：地质问题数学问题地质解释地质模型数学模型地质解释
一个总体总有一个客观存在的分布与其对应。
这个客观存在着的分布，便称作理论分布。
由于理论分布不易求得，人们往往从总体中抽取一个样本，得到一组样品值，并把它近似地看作（或代表）一个总体，这个总体的分布，就称作经验分布。
经验分布有两个特点：
一是随着样本值的不同而改变，不同的样品值对应着不尽相同的经验分布。
二是因为样本是总体一部分，样品值形成的分布总是反映理论分布的若干性质，对样本值研究得越深入，越能反映总体。
筛分的方法
分为三类：图解法、解析法及数学法。
地质数据是构置地质变量的基础
地质变量分类按其应用时取值方法分：观测变量：乘积变量：综合变量：伪
地质变量必须具备一定的特点具有明确的地质意义统计特征明显地质变量与研究对象直接存在着密切的或定量的关系
选择地质变量的基本原则和方法先多后少尺度对等深浅结合
标准化变换：变化后的变量的特点：平均数为零，方差为 1.两个变量在变换前后的相关程度不变。
.极差化变换变化后的变量的特点：最大值为1，最小值为0.所有数据变化在0-1之间。
变换前后变量之间的相关程度保持不变。
矿床统计预测基本特点1、概率论和数理统计是矿床统计预测的重要基础和手段。
2、相似-类比原则是矿床统计预测工作的基本思路和原则。
3、矿床统计预测是一项在不确定条件下的统计决策工作，预测结果是具有一定成功概率的随机事件（不确定性），在预测结果基础上的进一步勘查工作具有较大的风险性
矿床统计预测的基本思路和任务
以控矿地质条件为重点的矿床成因研究、建立矿床地质概念模型以矿床地质概念模型为基础，选取地质变量，确定最佳控矿地质标志组合采用合适的数学方法，对研究区进行定量预测，圈定找矿远景区对预测出的成矿有利单元进行综合地质评价和找矿潜力分析矿床统计预测基本理论相似-类比理论（Analogue）求异理论（地质异常理论）
控矿因素定量组合控矿理论“三联式”成矿预测理论
控矿因素定量组合研究方法1.定性分析法:2.图表法:3.数理统计方法:是研究控矿因素定量组合的主要方法。
矿床统计预测的基本准则综合预测准则尺度水平对等准则矿床值分布律准则定量预测准则评价准则和最优化准则发现率分析准则
矿床统计预测的类型
1)小比例尺矿床资源总量估计及潜力评价（1:50万或更小）
2)中比例尺成矿远景区定量预测
3)大比例尺局部地段含矿性定量评价（矿体定位预测）
4)预测单元划分的方法常见的有三种：
秩相关分析
用途：
1。
筛选变量，确定有利找矿的标志状态（标志有利取值范围，如岩体出露面积比）2．确定有利找矿的临界值，确定有利找矿单元（远景区）
找矿临界值的确定方法类比法作信息量的单元频数曲线,找出拐点等值线法计算概率法(见矿概率在70-80%以上) 综合法
优点：单变量统计分析方法，简便易行，对数据无特殊要求为（定量型，或计数型）；
缺点：综合性较差，未考虑变量间的相互影响。
利用回归分析进行矿床统计预测的基本步骤
１.根据预测对象、预测范围和预测比例尺，将研究区划分成若干个单元，并选取控制单元。
2．变量的选取和研究（取值、变换、构置、筛选）。
地质数据预处理（标准化、均一化等）3.根据控制单元建立最优回归方程，并对其进行显著性检验。
4.若回归方程通过检验，则可用于未知单元的预测，圈定成矿远景区，对远景区进行地质分析，检查和评价；若未通过检验，说明变量选取了不当或控制区选择不合理，重复上述步骤。
回归方程的显著性检验
1. 平方和分解
2. 拟合优度法
3. F检验
多元回归分析的前提条件
1线性：指自变量与因变量之间的关系是线性的；2 独立：指各观测值之间是相互独立的；
(3) 正态：指自变量取不同值时，因变量服从态分布；(4) 等方差：指自变量取不同值时，因变量的方差相等。
判别分析特点：定量类比、定性预报
聚类分析的分类原则是:
①同一类中的分类对象在某种意义上趋于彼此相似（有较大的相似性）；
②不同类中的分类对象趋于不相似（有很大的差异）。
Q型聚类：对样品的聚类(cases)
R型聚类：对变量的聚类(variables
聚合归类时一般应遵从以下四条原则：
①若选出的一对样品在已经分好的组中都未出现过，则把它们形成一个新组。
②若选出的一对样品中，有一个出现在已经分好的组里，则把另一个也加入到该组。
③若选出的两个样品，它们分别出现在已经分好的两组中，则把这两个组连在一起。
④若选出的两个样品都出现在同一组中，则不须再分组。
优点（1）综合性：Q型聚类分析可以利用多个变量的信息对样本进行分类，克服单一指标分类的弊端。
（2）形象性：聚类分析可以利用聚类图直观地表现其分类形态，及类与类之间的内在关系。
（3）客观性：聚类分析结果克服主观因素，比传统分类方法更客观、细致、全面和合理。
变量筛选原则①所有序列中p* (1)＞p*(0)或所有的p*(0)＞p*(1)；
②某些序列中p*(1)＞p*(0)，而另些p*(1)=p*(0)，或者某些p*(1)＜p*(0)，而另些p*(1)=p*(0)；③某些序列中p*(1)＞p*(0)，而另些p*(1)＜p*(0)。
若①、②中的任何一条成立，就说明某变量X的变量权与样品规模序列方向有关。
即X的存在（或不存在）对矿床规模有区分作用；而③若成立，说明变量X的存在与矿床的规模无关。
做树枝图术语:
首次点（f）首次阶（F）; 一阶中某点在其以前各阶中从未出现过，此点称为首次点（f）；各点均为首次点的阶，称为首次阶（F）; q型重复点及称Q型阶；一阶中恰有一点已在本枝中出现过，此点称为q型重复点；此阶与前面重复点所在的阶，皆称Q型阶；s型重复点及S型阶：一阶中有两个以上的点已在本枝中出现过，点称为s型重复点，阶称为S型阶；等价阶（E）及称等价点（e）
上述情形以外，一阶中有除本枝以外以前各阶出现的点，此阶称等价阶（E），点称等价点（e）
做树枝图连点规则
•若R为（F）首次阶中的点，连，否则；
•若R为S阶中的点，不连，枝在本阶中通过，否则；
•若R为Q阶中的点，不连，枝在本阶中Q型点通过，并记下此Q型点，否则；
因子分析分类
R型因子分析研究变量之间的成因分类相关性度量：变量间的方差-协方差、相关系数R型因子分析是主成分分析的发展
Q型因子分析研究样品之间的成因分类相关性度量：夹角余弦和各种距离系数
常用的旋转方法①方差最大正交旋转(varimax orthogonal rotation)——因子对应轴相互正交②斜交旋转(oblique rotation)——因子对应轴相互间不正交
R型因子分析——控矿地质因素分析
Q型因子分析——圈定远景区
资源量估计方法简介
一、未发现矿床数估计法
矿床密度法
矿床（点）空间分布统计模型研究
用蒙特卡罗随机法对成矿远景区总的矿床数给出估计
品位-吨位模型进行矿床数估计
二、预测资源量的估计法
地球化学法丰度估计法、面金属量法、体积品位估算法、成矿率估算法、信息量估算法、模型估算法、证据权法等。
物探法
地质经济模型法（蒙特卡洛模型）
综合信息定量预测方法逻辑信息法数量化理论RBF网络法。