A análise estatística é uma ferramenta fundamental na indústria de mineração, sendo amplamente aplicada em diferentes etapas do processo produtivo, desde o planejamento até a avaliação de recursos minerais.
Nesse sentido, existem diversas ferramentas estatísticas que podem auxiliar na análise de bancos de dados geológicos, permitindo uma melhor compreensão das informações disponíveis.
Algumas das principais ferramentas de estatística descritiva utilizadas na indústria de mineração incluem:
Moda: valor mais frequente em um conjunto de dados;
Mediana: valor central em um conjunto de dados;
Esperança matemática: média aritmética ponderada de um conjunto de dados;
Histogramas: gráfico que representa a distribuição de frequências de um conjunto de dados;
Box-plot: gráfico que representa a distribuição de um conjunto de dados.
Além dessas ferramentas, também são utilizadas análises com base em distribuições de probabilidade, que permitem identificar os tipos de distribuição mais comuns em análises de bancos de dados geológicos. Isso inclui a análise de dispersões de dados, dispersões de probabilidade e gráficos QQ plot.
Outra ferramenta importante é a análise de regressões lineares simples e múltiplas, que permite identificar a relação entre diferentes variáveis em um conjunto de dados.
No contexto da Geoestatística, as principais ferramentas são direcionadas para a análise e discriminação de populações de dados.
O objetivo é identificar populações com padrões semelhantes e separar dados que seguem não convergentes. Cada uma dessas populações possui características e uma posição no espaço, o que deve ser levado em consideração em trabalhos de geoestatística.
Para iniciar as atividades de análise de dados, é fundamental a coleta de informações.
Os dados importados do inventário de pesquisa mineral são carregados por um software especialista e, assim, inicia-se o tratamento das informações.
É importante destacar que uma determinada população de dados que apresenta concentração em torno de um determinado valor é chamada de unimodal, enquanto distribuições multimodais podem indicar que os dados não são homogêneos, o que pode ser um indicativo de que as informações da zona mineralizada estão contaminadas com informações das rochas encaixantes, por exemplo.
