Все о геологии Геовикипедия 
wiki.web.ru 
   
 Все о геологии  Конференции: Календарь / Материалы  Каталог ссылок    Словарь       Форумы        В помощь студенту     Последние поступления

Публикация полезных программ с объяснением (FoxPro)

Обсуждение программ и утилит, полезных для геологов

Модератор: catty

Публикация полезных программ с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Ср окт 27, 2010 8:16 am

Начинаю публикацию полезных практических алг. и пр. с объяснением (FoxPro), котрорые нужны в практике геохимиков (в широком смысле слова). Почему FoxPro. Я его приручил и за него в ответе. В своё время (наше старое, когда жесткий диск был 10 мегабайт, он - ЛИС, работал потенциально с миллиардами проб). Не все будет складно, но советую применять опыт. Пока некогда, до свидания!
Последний раз редактировалось Василиус Ср ноя 03, 2010 10:56 pm, всего редактировалось 1 раз.
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных алг. и пр. с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Ср окт 27, 2010 1:21 pm

Практическая геостатистика – программа консультаций специалистов, занимающихся обработкой материалов и построением карт в области наук о Земле (автор В.Д.Брусницын).
Главная цель в быстром темпе научить желающих программировать, свои частные задачи, вторая – упорядочить свои мысли входе дискуссий. Пока я не освоился, буду писать на форум – заходите, копируйте, думайте. Также по ходу будут рассмотрены вопросы вывода данных в современных ГИС систем, они все разные. Для начала загляните на тему Факторный анализ в геологии, так как я на примере геохимии почв г. Екатеринбурга буду, шаг за шагом показывать как обрабатывать данные и что получается. В начале я хотел замахнуться на весь Урал. Но это не рационально. А эти данные хоть и среднего качества, но МОИ. Я опробовал (копал), я считал, я строил карты и т.д. это было давно (так как был занят мало писал). Даже при стандартном факторном анализе требуется предварительная обработка и подготовка данных, а также последующая. Намерения у меня правильные. Я – Василиус. Не пренебрегайте данным текстом – скопируйте себе смотрите карты и т.д. постараюсь через день или два выдавать по подпрограммке. У меня не очень Интернет, трудно отправлять. Keine Zeit (Not).
Пример факкарт.
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... e56b82.jpg
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 22f973.jpg
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... b6a7f7.jpg
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 629131.jpg
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 08da21.jpg
http://cs10506.vkontakte.ru/u98750176/1 ... d18ba3.jpg
Дальше будет интересней!!!
В практической работе, связанной с компьютерной обработкой материалов в области наук о Земле существует определенные трудности. Многие высококлассные специалисты геологи недостаточно владеют современными методами компьютерной обработки материалов и автоматизированного построения карт различного типа при помощи разнообразных программ. С другой стороны специалисты-информатики не достаточно понимают предмет и объекты исследования в геологии. В настоящее время накоплен огромный материал в цифровом виде: массивы данных, картографические материалы, количество которого постоянно растет. Необходимо эффективное использовать этот материал.
Это основная причина разработки данной программы.
Автор представленной программы имеет многолетний практический опыт полевых и камеральных работ в области гидрогеологии(гидрогеологические и инженерно-геологические условия Ново-Шемурского, Сафьяновского месторождений), геохимии (Урал, Кольский п-ов) и геоэкологии (хим.сотав врд медноколчеданных месторождений Урала, почво-грунты Свердловского промузла и др более мелкие работы по листам 1:200000), программировании (составление программ: КЕМГЕП под руководством Г.А.Вострокнутова 1995-2000, ГЕОКЛАСС самостоятельно 2000-не окончена и др. Будем с сегодняшнего дня продолжать вместе с вами) и автоматизированному посторению различного типа карт(множество гео и гидрохимических карт различных масштабов) .
В программе предпринята попытка разработать системный подход к обработке как аналитических, так и картографических материалов.
Основная цель программы дать главные положения практической статистической обработки материалов и автоматизированной картографии наиболее часто применяемые на практике в геологии. Многие детали, прекрасно изложенные в обширной литературе (смотри краткий список литературы) не приводятся. С учетом важности и наибольшей трудности наибольшее внимание уделено методам классификации (в том числе диагностической).

Общие принципы обработки информации:
Тип обработки и анализа, который может быть осуществлен с данными, определяется шкалой измерений или способом которым наблюдению приписываются численные значения.
Обычно выделяют четыре шкалы измерений:
 номинальная шкала - классифицирует две две взаимно исключающие друг друга категории. Например “А”, “Б” или гранит, диорит и тд. Можно сосчитать только количество экземпляров по категориям или “классам”; два класса в пространстве разделяются резкой границей без плавных переходов.

 порядковая шкала - позволяет наряду с отнесением наблюдения к определенному классу позволяет определенным образом упорядочивать эти классы. Например, шкала Мооса - 10 - делений но разность между соседними уровнями различна; Применяется при использовании не очень качественных данных (спектральный анализ) и иногда для огрубления данных, так как ряд специалистов считает, что для классификации в геологии следует применять только порядковые данные. В настоящее время при хорошем практическом материале отдается предпочтение арифметическим шкалам. В данной шкале можно выполнять только ограниченное число математических расчетов.

 интервальная шкала и шкала отношений (арифметические) почти одинаковы за исключением того, что последняя имеет естественный нуль. В этих шкалах длина последовательных интервалов постоянна. Пример интервальной шкалы - температурная шкала Цельсия, отношений - содержание элемента в различных объектах. Можно выполнять все возможные виды статистических расчетов.

Подготовка данных к обработке

Приведение данных к единообразному виду или к одним единицам измерения, и в первую очередь соответствующим единицам измерения, необходимо для полной автоматизации дальнейшей обработки информации с использованием справочных данных. Наиболее распространенны следующие единицы измерения: мг/кг или г/т; мг/л или мг/дм3; весовые % и др.
В связи с вышесказанным возникает необходимость четкого планирования содержания и единиц измерения данных, содержащихся в справочниках. Четкость и однозначность интерпретации данных, содержащихся в справочниках, определяет успех не только автоматизированной обработки данных, но и получения надежных материалов для работы не связанной со статистической и другой обработкой информации.

Основные операции предварительного преобразований данных:
1. Замена необнаруженных данных (0) на половину чувствительности, фоновые содержания, половину минимума по выборке, на случайные величины в интервале минимум – 0. Решить вопрос о компонентах с отсутствующими данными анализов: NULL.
2. Перемножение данных на 10, логарифмирование возведение в степень и др.

Блок предварительного статистического анализа

1. Блок статистики и корреляции - необходим для автоматического и быстрого анализа данных с обходом и учетом NULLей и 0 и др. При этом исследуется: средние, стандарты другое медианы, тип распределения по величине стандартизированной асимметрии и эксцессу и многие другие показатели
2. Более сложную статистическую обработку, включающую факторный анализ и построение графиков, рекомендуется проводить на программах типа Statisticа, SPSS и др.

Справочно-подготовительный блок

1. Преобразование данных:

Без справочных данных

1.1. Перевод данных в логарифмы, возведение в степень и др. Поводится для приведения к более нормальному виду для дальнейшей обработки, вид преобразования принимается в зависимости от результатов предварительной обработки данных и полученных на первом этапе таблиц статистики.

1.2. Приведение к нормальному распределению с параметрами (0, 1) путем автоматического преобразованных (в случае необходимости) данных, расчета среднего (Хj) и стандарта (Sj)
nj
Хj =  Хji / nj ,
i=1

1 nj
Sj = ————— S(Xji -SХj)2 ,
n–1 i=1

затем производится нормировка Хji по формуле:
Хji - SХj
Zji = ————————— .
Sj
Zji – нормированные величины
1.3. Преобразование в интервал 0-1 и др.
Обычно выполняется простым делением значения переменной на ее максимальное значение, которое определяется автоматически.
1.4. Ранжирование проводится путем простой сортировки массива и придания переменным рангов (в соответствии с адресом в массиве) вместо значений по возрастанию или убыванию. При наличии одинаковых значений переменной, получаются так называемые связанные ранги, которые в нашем случае вычисляются путем усреднения рангов. При этом вводится поправка Т для расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена; Это очень важная поправка и по недоразумению, часто не публикуется.
mс t3j - tj
Т = S————————;
j=1 12
mс – число групп элементов с совпадающими (усредненными) рангами; tj – объем j группы элементов с совпадающими рангами;
Для расчета коэффициента Кендалла если наблюдается связь t последовательных членов, то все оценки перестановок в этих парах равны 0. Таких пар насчитывается t(t-1). Соответственно сумма а2ij = n*(n-1) - Sum t(t-1), где суммирование производится только для различных комбинаций связей.
T для каждой последовательности - например:
m
Tj = 1/2*∑t(t-1)
l=1
1.5. Группировка выполняется различными и по различным методам. Например:

Zi = E[k*(Xi-Xmin)/(Xmax - Xmin)+0.5],
Где Zi – i-е значение признака в шкале порядка; E[а] – целая часть числа а; к- число градаций (классов) порядка; Xi, Xmin, Xmax - i-е, минимальное и максимальное значения признака в исходной шкале.

Со справочными данными

1.6. Расчет коэффициентов концентраций и суммирующего коэффициента например Zc.
Значения Zc вычисляются в соответствии с разработанной Ю.Е.Саетом и др. методикой (Методические, 1992; Burenkov E.S. et al. 1991) в каждой пробе вычисляются значения Zc по формуле:
n
Zc=∑Кk-(n-1)), где
i=1
С
Кk = ------;
Ck
С - содержание элемента в пробе; Ck - кларковое (фоновое) содержание элемента,; Кk - коэффициент концентрации элемента пробе; n - число слагаемых элементов со значениями Кk≥ 1.
1.7. Расчет баллов по Вострокнутову Г.А.(хитрая нормировка (группировка – смотри формулу выше) с учетом рудных уровней содержаний) и или др. Ка.
lgCji - lgCкj
Бji = 10 —————————————— ,
lgCрj - lgCкj
где Сji, Скj, Срj - наблюдаемые в i пробе, кларковые (к) и рудные (р) содержания j элемента.

1.8. Пересчет содержаний в молекулярные.
1.9. Пересчет содержаний в эквивалентные.
1.10. Расчет величины электрохимического потенциала по содержаниям окислов или минералов в породах.
1.11. Пересчет содержаний, выраженных в эквивалентных и молекулярных формах в эквивалент-процентную форму для построения треугольных диаграмм по различным типам данных (замкнутая система по тройкам = 100%)- ВЕКТОРЫ!.
1.12. Пересчет нормативный петрохимический например CIPW.
1.13. Другие показатели возникшие при практической деятельности.

Обзор статистического описания мер связи между элементами или объектами систем

Меры сходства и расстояния
Принято различать меры на две категории – сопряжения признаков и сходства или расстояния.
Коэффициенты сопряжения признаков
В арифметической шкале
Коэффициент корреляции (Пирсона)
__ _
1/n*SXik Xjk - Xik Xjk
Rs = -----------------,
SkSl __ __
Где Xik Xjk – значения признаков в объекте, Xik Xjk –средние значения признаков, SkSl – стандартные отклонения, вычисляемые повыборке объемом n наблюдений.
Косинус θ – в случае стандартизированных данных равный коэффициенту корреляции (Пирсона)
m
∑ Xik Xjk
k=1
COSθij = ------------
m m _______________________
√ ∑ Xik2 ∑Xjk2
k=1 k=1
В порядковой шкале
Ранговый коэффициент Спирмена. Следует отметить, что коэффициент Спирмена – это просто измененный коэффициент корреляции Пирсона (Смирнов Б.И., 1981). При вычислении обоих коэффициентов по одному и тому же набору рангов получаются абсолютно идентичные результаты. То есть вышеуказанные коэффициенты фактически более универсальны и особой необходимости в вычислении коэффициента Спирмена в настоящее время нет. На это же указывает статья РАНГОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ КОЭФФИЦИЕНТ в современной статистической энциклопедии (Вероятность, 1999) со ссылкой на работу (Daniels H.E., 1948). Однако в связи с тем, что в современных статистических программах, (в том числе КЕМГЕП) этот коэффициент применяется, ниже дается метод его вычисления.
Если обозначить ранги элементов (R) в первом объекте как R1, а во втором – как R2, то rс рассчитывается по формуле:
n
6SR(1)–R(2)]2
rс = 1 - ——————————————.
n(n2-1)
И при наличии связанных рангов rс рассчитывается по формуле:
m
(m3-m)/6 - S (R(maxZc)-Ri)2 – Tк - Tl
j=1
rc = —————————————————————————————————————————
[(m3-m)/6 - 2Tк]1/2 • [[(m3-m)/6 - 2Tl] 1/2
где R1 – ранги элементов в 1 пробе, R2 – ранги элементов во 2 сравниваемой пробе; Tк и Tl – поправки на совпадающие ранги; m – число ранжированных элементов;

Ранговый коэффициент КЕНДАЛЛА rk или  (tau - тау). (Кендэл.М. 1975)
Существенно от вышеназванных коэффициентов отличается коэффициент Кендалла – так, как он представляет из себя вероятность нахождения ранжированных данных в однаковом порядке.
Из двух последовательностей рангов по n членов можно выбрать два предмета 1/2*n*(n-1) раз, тогда

S
S1 = ----------
1/2*n*(n-1)

здесь S=P+Q со своим знаком. P и Q положительные и отрицательные суммы (правильный порядок и инверсия). Из этого следуют эквивалентные формулы для вычисления

P-Q 2Q 2P
S1 = ---------- = 1- ---------- = ---------- - 1.
1/2*n*(n-1) 1/2*n*(n-1) 1/2*n*(n-1)

Sjk
S1 = ------------------------------------------
sqrt(1/2*n*(n-1)- Tj)* sqrt(1/2*n*(n-1)- Tk)

Расстояния как меры сходства-различия

Общий вид расстояния (Рожков, 1989)
1 q |Xlj - Xtj|^m
dlt = --- * (∑ ------------)^1/m,
q j=1 Wj
где q - число признаков; l,t = 1,n; j = 1,q; m, Wj - параметры.
d1 при Wj = 1 и m = 2 получается эвклидово или таксономическое расстояние. Сходства противоположны расстояниям - Clt = 1 - dlt и так далее.
Среди многих десятков мер стоит отметить нами уже описанные ранее и их модификации arccos(rlt); 0.5*(1+rlt) - вводятся для исключения отрицательных значений.
Для вычисления по основной формуле признаки могут быть как в порядковой, так и арифметической шкале в зависимости от преобразований. Однако при расчете эвклидова расстояния и ряда других, значения признаков желательно привести к виду при котором их размах укладывается в интервал (0, 1), При этом

При классификации применяются различные методы группировки объектов. Наиболее распространенные из них приведены ниже в таблице

Систематизация методов группировки объектов (Рожков, 1989)

Основания Структура Методы
1. Агломеративные
Отношения Иерархическая 2. Разделительные
сходства 3. Деревьев связи
объектов 4. Разделительные
Неиерархическая 5. Пороговые (гиперсфер)
6. Ординации
Распределе- 7. Координатные
ние признаков Неиерархическая 8.Разделение смеси распределений
9.Оценки однородности

1.Объединение объектов сначала в более мелкие а затем более крупные классы (снизу вверх)- много алгоритмов.

2.Множество объектов делится сверху вниз (вариант алгоритма разработан автором, применялся в практике но не доведен до логического конца).

3.Кратчайший незамкнутый путь - два самых близких объекта. К ним из оставшихся подбирается тот, который ближе к одному из двух! Метод “ближайшего соседа”.

4.Поиск наиболее различающихся объектов, принимаемых за базовые и затем проводится деление на заданное число классов (вариант алгоритма, разработанный автором в программе КЕМГЕП отличается от приведенного выше и заключается в выборе начальной точки классификации).

5.Основаны на введении порога или радиуса сходства (варианты алгоритма, разработанные автором в программе КЕМГЕП отличается от приведенного выше и заключается в выборе начальной точки классификации в первом случае порог задается строго, а во втором вычисляется исходя из строго заданного уровня значимости).

6.Впервые предложен метод - Синоним многомерное шкалирование - метод представления сходства объектов в пространстве меньшей размерности. Вытеснен другими методами? Метод главных координат и компонент <>(факторный анализ) !!! (вариант алгоритма с дополнением кластерного анализа разрабатывается автором, применялся в практике, но не доведен до логического конца. Похожий вариант предложен М.К.Овсовым ).

7.Этот подход разработан для ситуаций, когда нет никакой информации о числе классов на множестве объектов - развитие координатного метода.

8.В основе методов лежит представление о постепенном переходе одного класса в другой, кое-где редко применяется.

9.Перспективный в геологии на основе критерия однородности Д.А.Родионова
Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия/ Гл.ред. Ю.В.Прохоров. – М.: Большая Российская энциклопедия, 1999 . 910 с.
Геохимия окружающей среды/Ю.Е. Сает, Б.А. Ревич, Е.П. Янин и др. – М.:Недра, 1990. – 335 с.
Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии / Пер. с англ. В 2 кн. – М.: Недра, 1990. Кн. 1, 319 с., кн. 2, 427 с.
Инструкция по геохимическим методам поисков рудных месторождений. - М.: "Недра", 1983. 191 с.
Йёреског К.Г., Клован Д.И., Реймент Р.А. Геологический факторный анализ / Пер. с англ. – Л.: Недра, 1980. – 217 с.
Кендалл.М, Стюарт А. Статистические выводы и связи. М., Наука, 1973.
Кендэл.М. Ранговые корреляции. М., Статистика, 1975.
Овсов М.К. Интеллектуальная операция структурного анализа геоданных//Изв. Вузов. Геология и разведка, 2000, №1.
Рожков В.А. Почвенная информатика//Всесоюз. Акад. С.-х. Наук им. В.И.Ленина.- М.: Агропромиздат, 1989, 211 с.
Смирнов Б.И. Корреляционные методы при парагенетическом анализе. – М.: Недра, 1981. - 176 с.
Чесалов С.М., Шмагин Б.А. Статистические методы решения гидрогеологических задач на ЭВМ. М.: Недра, 1989. 174 с.
Burenkov E.S. et al. 1991. Geochemical mapping as a method for indicating hazardous environmental situations. Geological Survey of Finland. Special Paper 9. pp. 9-12.
Daniels H.E., “Biometrika”, v. 35 1948.
Howarth R.J. (ed.) Statistics and data analysis in geochemical prospecting. Elsevier Pupl. Co., Amsterdam, 1983 437 p.
Kickert W. J. M. Organization of decision -making. NORTH-HOLLAND PUBLISHING COMPANY-AMSTERDAM, 1980. и др.
Если дочитали – поздравляю. Это начало! (Шутка). Если закосорезили формулы – я в ворде – HTML is not my style.
Подскажите как попасть на страницу автора и где все появляется.
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных алг. и пр. с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Пн ноя 01, 2010 6:37 am

1. Я десять лет не занимался данным вопросом, хотя понимал что данные методы нужны всем. Первое, что я хочу знать, что это кому-нибудь нужно конкретно.
2. Компьютер переводится (упрощенно, но точно) как счетчик – он должен считать, а не только писать тексты и рисовать вручную карты и т.д.
3. Мы стремимся к классификации или кластеризации, многими путями, так как только так серьезно познаем мир.
4. Так как часто мы строим автоматические классификационные карты: по участку, району, кто-то будет и по миру, то важно понять суть трюка двойного обмана компьютера одновременно. Мы даем цифру в арифметической шкале, но имеем в виду, что она номинальная. Например, компьютер чувствует импульсы единицы, не зная, что мы имели в виду, что это, например «гранит». С другой стороны мы задали осреднение в координатах с учетом ТОЛЬКО ОДНОГО СОСЕДА (то есть например пробы в координатах X, Y). И компьютер, хотя он понимает, что это цифра – делать с ней ничего не может, так как он больше ничего не видит – то есть шкала номинальная. Для удобства повторяюсь ниже.
5. Применение кластеризации обширное не только в картах, но и личных данных – таблицах, для автоматизирования вычисления статистик, различных выборок, любых комбинаций объектов. Все в книгах!!!
6. Для того, чтобы совместно проводить обработку многочисленных данных необходимо специфически их подготовить (хотя жалко их «портить», хотя имея идентификаторы типа номера пробы можно, если уметь мгновенно вернуться к ним с «интересом» например с номером класса и какая-либо выборка ГОТОВА В ИСХОДНЫХ ДАННЫХ). Суть подготовки заключается в какой-то нормировке – наиболее частая – пересчет данных в тип распределения (0,1), не путать с коридором 0, 1! («загнать в бутылку») Об этом ниже. Что получается – данные по разным компонентам становятся похожими друг с другом (БРАТСТВО – шутка но она образно отражает суть). Значит, мы можем совместно обрабатывать как сод эл-тов, так и напр. сод минералов в пробе!!! Также мы можем строить карту КОРРЕЛЯЦИИ двух компонентов, а также ДВУХ наборов каких либо пронормированных суммарных коэффициентов (типа факторов). Это важно понять! Иначе я не стал бы об этом говорить. Хорошо сказано у Дэвиса, хотя и у него не все до конца. Точно я не помню, что он там говорит. Но ясно, что нормированные показатели в нашей таблице или карте надо просто СКЛАДЫВАТЬ. Получается КОРРЕЛЯЦИОННАЯ карта или поле в таблице (не путать с формальным коэффициентом корреляции!!!). Результаты могут получиться очень важные. И здесь несколько вариантов – например если опробование в разных точках и средах то надо сглаживать и приводить к одним координатам! По сети.
Тип обработки и анализа, который может быть осуществлен с данными, определяется шкалой измерений или способом которым наблюдению приписываются численные значения.
Обычно выделяют четыре шкалы измерений:
 номинальная шкала - классифицирует две две взаимно исключающие друг друга категории. Например “А”, “Б” или гранит, диорит и тд. два класса в пространстве разделяются резкой границей без плавных переходов.

 порядковая шкала - позволяет наряду с отнесением наблюдения к определенному классу позволяет определенным образом упорядочивать эти классы. Например, шкала Мооса

В настоящее время при хорошем практическом материале отдается предпочтение арифметическим шкалам
 интервальная шкала и шкала отношений (арифметические) почти одинаковы за исключением того, что последняя имеет естественный нуль. В этих шкалах длина последовательных интервалов постоянна
Преобразование данных:

Без справочных данных

1.1. Перевод данных в логарифмы, возведение в степень и др. Поводится для приведения к более нормальному виду для дальнейшей обработки, вид преобразования принимается в зависимости от результатов предварительной обработки данных и полученных на первом этапе таблиц статистики.

1.2. Приведение к нормальному распределению с параметрами (0, 1) путем автоматического преобразованных (в случае необходимости) данных, расчета среднего (Хj) и стандарта (Sj)

затем производится нормировка Хji по формуле:
1.3. Преобразование в интервал 0-1 и др.
Обычно выполняется простым делением значения переменной на ее максимальное значение, которое определяется автоматически.
1.4. Ранжирование проводится путем простой сортировки массива и придания переменным рангов (в соответствии с адресом в массиве) вместо значений по возрастанию или убыванию. Группировка выполняется различными и по различным методам.
Со справочными данными

1.5. Расчет коэффициентов концентраций и суммирующего коэффициента например Zc. И многие другие см. выше.
Обзор статистического описания мер связи между элементами или объектами систем

Меры сходства и расстояния
Принято различать меры на две категории – сопряжения признаков и сходства или расстояния.
1. Коэффициенты сопряжения признаков
В арифметической шкале
Коэффициент корреляции (Пирсона)
Ранговый коэффициент Спирмена. Следует отметить, что коэффициент Спирмена – это просто измененный коэффициент корреляции Пирсона (Смирнов Б.И., 1981)
Ранговый коэффициент КЕНДАЛЛА
2. Расстояния как меры сходства-различия
Чтобы понять различие между сопряжением признаков и расстоянием надо обратиться к рисунку – между объектами полное сопряжение но существенное расстояние!.
http://cs4344.vkontakte.ru/u98750176/12 ... 12dcfe.jpg
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных алг. и пр. с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Пн ноя 01, 2010 4:15 pm

Помещаю поля компонетов в почвах. Кое что получается. Но я кое-что придумал гораздо интересней!!! Пришло в голову только сегодня. Я не могу понять только то, почему и где я был раньше. Все прощще и интереснее. Программа СОРТ будет УНИВЕРСАЛЬНОЙ для классификации нормированных оценок, геоэкологических комплексных карт и факторных нагрузок, без лишних фокусов!. Надо не менее двух дней - давно не программировал! Как Говорила Алиса "Let me see" - Посмотрим, в смысле подумаем, а её понимали как посмотрим глазами и надевали ей очки с красным носом!
Хром
http://cs10951.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 4715e5.jpg
Никель
http://cs10951.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 6831a0.jpg
Корреляция Хрома и никеля по нормированным величинам
http://cs10956.vkontakte.ru/u98750176/1 ... 9fe644.jpg
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных алг. и пр. с объяснением (FoxPro)

Сообщение catty » Ср ноя 03, 2010 3:38 pm

Василиус, посмотрите личные сообщения.
С уважением, Евгения
Изображение
Аватара пользователя
catty
 
Сообщения: 247
Зарегистрирован: Сб мар 31, 2007 10:37 pm
Откуда: Ухта

Re: Публикация полезных программ (FoxPro)

Сообщение Василиус » Ср ноя 03, 2010 10:52 pm

*Программа для расчета Zc (коэффициент сумм. геохим. загрязнения)
*без автозамены содержаний < кларка, расчитывает кларки концентраций и Zc - формулу см. выше
*требуется наряду с основным файл эталонов - кларков в тех же единицах что и основной
*например 10-4% (ppm), при расчете Zc учитывает значения Кк только выше единицы.
*Предлагается выбрать основной, эталонный файлы, затем название эталона, так как они могут быть
*разными - первое поле в эталонном файле - название эталона!!!
*После первого элемента (колонки-поля)основного файла все поля должны быть числовыми - прогр. идет до конца
*Автор алгоритма и программы В.Д.Брусницын
PROCEDURE geozc
SET TALK OFF
SET ECHO OFF
CLOSE DATA
CLEAR
IF ALLTRIM(DBF(1))==""
DEFINE POPUP obj_fil PROMPT FILES LIKE *.DBF;
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА Zc";
TITLE "ВЫБРАТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА Zc"
ON SELECTION POPUP obj_fil DEACTIVATE POPUP obj_fil
ACTIVATE POPUP obj_fil
SELECT 1
USE PROMPT() NOUPDATE
ENDIF
SELECT 1
vorname = DBF(1)
vorname = SUBSTR(vorname,1,LEN(vorname)-6)
imia = "Zc"
viv_file =vorname+ALLTRIM(imia)+'.dbf'
COPY TO &viv_file AS 1251
CLEAR
IF ALLTRIM(DBF(2))==""
DEFINE POPUP obj_fil PROMPT FILES LIKE *.DBF;
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ФАЙЛ ЭТАЛОНОВ ДЛЯ РАСЧЕТА Zc";
TITLE "ВЫБРАТЬ ФАЙЛ ЭТАЛОНОВ ДЛЯ РАСЧЕТА Zc"
ON SELECTION POPUP obj_fil DEACTIVATE POPUP obj_fil
ACTIVATE POPUP obj_fil
SELECT 2
USE PROMPT() NOUPDATE
ENDIF
SELECT 2
DEFINE POPUP obj_fiel PROMPT FIELD EVAL(FIELD(1));
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ЭТАЛОН ДЛЯ РАСЧЕТА Kk И Zc";
TITLE "ВЫБРАТЬ ЭТАЛОН ДЛЯ РАСЧЕТА Kk И Zc"
ON SELECTION POPUP obj_fiel DEACTIVATE POPUP obj_fiel
ACTIVATE POPUP obj_fiel
SCATTER MEMVAR
USE &viv_file
beg = f_fiel()
konec = FCOUNT()
FOR i = beg TO konec
pii = FIELD(i)
pii1 = pii+"_k"
REPLACE ALL &pii WITH &pii/m.&pii
ALTER TABLE &viv_file RENAME COLUMN &pii TO &pii1
ENDFOR
ALTER TABLE &viv_file ADD COLUMN "Zc" N(10,2)
GO TOP
DO WHILE !EOF()
sum_Kk = 0
kol = 0
FOR j = beg TO konec
jj = ALLTRIM(STR(j))
pj = FIELD(j)
IF &pj>=1
sum_Kk = sum_Kk + &pj
kol = kol + 1
ENDIF
ENDFOR
REPL Zc WITH sum_Kk-(kol-1)
SKIP
ENDDO
CLOSE DATA
*Подпрограмма f_fiel. Цель - выбор первого элемента для расчета.
*возврвщает номер выбранного поля
*Автор алгоритмов и программы В.Д.Брусницын
PROCEDURE f_fiel
DEFINE POPUP obj_fil PROMPT STRUCTURE;
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА";
TITLE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА"
ON SELECTION POPUP obj_fil DEACTIVATE POPUP obj_fil
ACTIVATE POPUP obj_fil
beginn = 1
DO WHILE beginn < FCOUNT()
IF ALLTRIM(UPPER(FIELD(beginn)))==ALLTRIM(UPPER(PROMPT()))
EXIT
ELSE
beginn = beginn + 1
ENDIF
ENDDO
RETURN beginn
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных программ с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Чт ноя 04, 2010 2:26 am

*Программа для расчета статистик без справочника работает с данными представленными в мг/кг или других без
*изменения величин после выбранного первого поля расчета остальные должны быть цифровыми
*служит для быстрой оценки БД, выборки на разного рода "приколы" -NULL, 0 и др., проверяют нормальность закона
*логнормальность <abs(3), довер. интервал и другое. содает раб . файлы и выводит результат в EXEL. Шапка какая есть см. ниже
*Автор В.Д.Брусницын

PROCEDURE Статистика
SET TALK OFF
SET NULL ON
DEFINE POPUP OBJ_FIL PROMPT FILES LIKE *.DBF MESSAGE "ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА СТАТИСТИКИ";
TITLE "ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА СТАТИСТИКИ"
ON SELECTION POPUP OBJ_FIL DEACTIVATE POPUP OBJ_FIL
ACTIVATE POPUP OBJ_FIL
USE PROMPT() NOUPDATE
vorname = PROMPT()
vorname = SUBSTR(vorname,1,LEN(vorname)-6)
imia = "TM"
imia1 = "ST"
viv_file =vorname+ALLTRIM(imia)+'.dbf'
viv_fil1 =vorname+ALLTRIM(imia1)+'.dbf'
viv_fil2 =vorname+ALLTRIM(imia1)+'.xls'
COPY TO &viv_file
USE &viv_file IN 1
beg = f_fiel()
ende = FCOUNT()
FOR ii = beg TO ende
pii=FIELD(ii)
ALTER TABLE &viv_file ALTER COLUMN &pii N(16,9)
ENDFOR
CREATE TABLE &viv_fil1 (Элемент C(10), Кол_проб N(10), Кол_0 N(10), Кол_null N(10), Mин_неO N(8,3),;
Максимум N(7,2), Медиана N(7,3), Ар_среднее N(7,3), АрСтандарт N(6,3), Ар_вариац N(5,2), СтАсимметр N(6,2), Ст_Эксцесс N(6,2),;
lgСреднее N(7,3), lgСтандарт N(6,3), НесмещСр N(7,3), lgВариация N(5,2), lgАсимметр N(6,2), lgЭксцесс N(6,2), lg2_5 N(7,3), lg97_5 N(7,3))
SELE 1
COUNT TO NOB
GO TOP
FOR iii = beg TO ende
pii = FIELD(iii)
COUNT FOR EVAL(pii) = 0 TO noly
COUNT FOR ISNULL(&pii)=.T. TO nully
COUNT TO N FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.
CALC MIN(EVAL(pii)) FOR EVAL(pii) # 0 AND ISNULL(&pii)=.F. TO mins
CALC MAX(EVAL(pii)) TO MAXs
REPL &pii WITH RAND()*mins FOR EVAL(pii)=0
CALC MIN(EVAL(pii)) FOR EVAL(pii) # 0 AND ISNULL(&pii)=.F. TO mins1
REPL &pii WITH mins1 FOR EVAL(pii)=0
med=medianal(iii, NOB, nully)
SUM(EVAL(pii)) TO arsum FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.
SUM(LOG10(EVAL(pii))) TO lgsum FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.

arsred = arsum/N
lgsred = lgsum/N

SUM((EVAL(pii)-arsred)^2) TO sumkv FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.
SUM((LOG10(EVAL(pii))-lgsred)^2) TO lgsumkv FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.

SUM((EVAL(pii)-arsred)^3) TO sumkub FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.
SUM((LOG10(EVAL(pii))-lgsred)^3) TO lgsumkub FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.

SUM((EVAL(pii)-arsred)^4) TO sumsq FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.
SUM((LOG10(EVAL(pii))-lgsred)^4) TO lgsumsq FOR ISNULL(EVAL(pii))=.F.

arstand = SQRT(sumkv/(N-1))
lgstand = SQRT(lgsumkv/(N-1))
anesm = 10^(lgsred+1.15*lgstand^2)

arvari = arstand/arsred
lgvari = SQRT(10^(2.3*lgstand^2)-1)

stasim = sumkub/N/arstand^3/SQRT(6/N)
lgstasim = lgsumkub/N/lgstand^3/SQRT(6/N)
stex = (sumsq/N/arstand^4-3)/2/SQRT(6/N)
lgstex = (lgsumsq/N/lgstand^4-3)/2/SQRT(6/N)
dov25= lgsred-1.96*lgstand/SQRT(N)
dov975= lgsred+1.96*lgstand/SQRT(N)
INSERT INTO &viv_fil1(Элемент, Кол_проб, Кол_0, Кол_null, Mин_неO,;
Максимум, Медиана, Ар_среднее, АрСтандарт, Ар_вариац, СтАсимметр, Ст_Эксцесс,;
lgСреднее, lgСтандарт, НесмещСр, lgВариация, lgАсимметр, lgЭксцесс, lg2_5, lg97_5);
VALUES (pii, NOB, noly, nully, mins, MAXs, med, arsred, arstand, arvari, stasim , stex,;
10^lgsred, 10^lgstand, anesm, lgvari, lgstasim , lgstex, 10^dov25, 10^dov975)
SELE 1
ENDFOR
CLOSE ALL
USE &viv_fil1 IN 1
COPY TO &viv_fil2 TYPE XL5
CLOSE ALL

*Автор алгоритмов и программы В.Д.Брусницын
PROCEDURE medianal
PARAMETERS numpole, Vsegos, nully
usego = Vsegos- nully
DIME county( Vsegos)
pole=FIELD(numpole)
GO TOP
FOR aa = 1 TO Vsegos
county(aa) = EVAL(pole)
SKIP
ENDFOR
=ASORT(county)
IF MOD(usego,2)=1
seredina=(usego+1)/2 + nully
mediana=county(seredina)
ELSE
IF usego>2
seredina1=(usego)/2+nully
mediana=(county(seredina1)+county(seredina1+1))/2
ELSE
mediana=(county(1+nully)+county(2+nully))/2
ENDIF
ENDIF
RETURN mediana


*Подпрограмма f_fiel. Цель - выбор первого элемента для расчета.
*возврвщает номер выбранного поля
*Автор алгоритмов и программы В.Д.Брусницын
PROCEDURE f_fiel
DEFINE POPUP obj_fil PROMPT STRUCTURE;
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА";
TITLE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА"
ON SELECTION POPUP obj_fil DEACTIVATE POPUP obj_fil
ACTIVATE POPUP obj_fil
beginn = 1
DO WHILE beginn < FCOUNT()
IF ALLTRIM(UPPER(FIELD(beginn)))==ALLTRIM(UPPER(PROMPT()))
EXIT
ELSE
beginn = beginn + 1
ENDIF
ENDDO
RETURN beginn
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm

Re: Публикация полезных программ с объяснением (FoxPro)

Сообщение Василиус » Пт ноя 05, 2010 3:19 am

*Программа для расчета корреляции без логарифмирования
*Автор алгоритма и программы В.Д.Брусницын
*обходит NULLi выводит в текстовый файл типа *.cor скорее всего "горочкой" - отсекает ненужную верхнюю часть матрицы
*посмотрите этот трюк - если надо верните верхнюю часть, все поля с первого расчетного должны быть числовыми
PROCEDURE КОРРЕЛ
CLOSE ALL
SET TALK OFF
SET NULL ON
DEFINE POPUP OBJ_FIL PROMPT FILES LIKE *.DBF MESSAGE;
"ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА КОРРЕЛЯЦИИ" TITLE "ОТКРЫТЬ ФАЙЛ ДЛЯ РАСЧЕТА КОРРЕЛЯЦИИ"
ON SELECTION POPUP OBJ_FIL DEACTIVATE POPUP OBJ_FIL
ACTIVATE POPUP OBJ_FIL
USE PROMPT() NOUPDATE
imia = PROMPT()
beg = f_fiel()
VIV_FILE = STRTRAN(ALLTRIM(imia),".dbf",".cor")
goodone = FCREATE(VIV_FILE)
*CLEAR
FPUTS(goodone," Таблица ")
FPUTS(goodone," ")
txts1 = "Корреляция между элементами в файле: "+ VIV_FILE
FPUTS(goodone, txts1)
COUNT TO stuks
FPUTS(goodone, "Количество проб в выборке :"+STR(stuks))
n_fiel = FCOUNT()
GO TOP

txts1 = ""
FOR i = beg TO n_fiel
pli=FIELD(i)
txts = UPPER(SUBSTR(pli,1,1))+LOWER(SUBSTR(pli,2,1))
txts = alltrim(pli)
txts1 = txts1+" "+txts
ii=ALLTRIM(STR(i))
FOR j=beg TO i-1
jj=ALLTRIM(STR(j))
pj=FIELD(j)
COUNT TO stuks1 for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
SUM((&Pli)^2) TO ss&ii for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
SUM((&Pli)) TO s&ii for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
SUM((&Pj)^2) TO ss&jj for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
SUM((&Pj)) TO s&jj for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
SUM((&pli)*(&pj)) TO Sij for isnull(&Pli)=.F. and isnull(&pj) = .F.
Rij=(Sij-s&ii*s&jj/stuks1)/SQRT((ss&ii- s&ii*s&ii/stuks1)*(ss&jj-s&jj*s&jj/stuks1))
txts = txts + STR(ROUND(Rij,2),7,2) &&+STR(ROUND(stuks1,2),7,2)
ENDFOR
FPUTS(goodone,txts)
ENDFOR
FPUTS(goodone,txts1)
*FPUTS(goodone,"Автор алгоритма и программы В.Д.Брусницын")
CLOSE ALL

*Подпрограмма f_fiel. Цель - выбор первого элемента для расчета.
*возврвщает номер выбранного поля
*Автор алгоритмов и программы В.Д.Брусницын
PROCEDURE f_fiel
DEFINE POPUP obj_fil PROMPT STRUCTURE;
MESSAGE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА";
TITLE "ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЙ ЭЛЕМЕНТ ДЛЯ РАСЧЕТА"
ON SELECTION POPUP obj_fil DEACTIVATE POPUP obj_fil
ACTIVATE POPUP obj_fil
beginn = 1
DO WHILE beginn < FCOUNT()
IF ALLTRIM(UPPER(FIELD(beginn)))==ALLTRIM(UPPER(PROMPT()))
EXIT
ELSE
beginn = beginn + 1
ENDIF
ENDDO
RETURN beginn
Всего доброго! Василиус.
Аватара пользователя
Василиус
 
Сообщения: 87
Зарегистрирован: Вс окт 24, 2010 8:28 pm


Вернуться в Геософт

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1

cron

Поиск по геологическим сайтам:   

Проект осуществляется при поддержке:
Российского Фонда Фундаментальных Исследований
Форум сайта "Все о геологии":
  Спонсоры:  
TopList