Average Relative Error in Geochemical Determinations: Clarification, Calculation, and a Plea for Consistency
Notice bibliographique
Résumé
Research Article| July 01, 2007 Average Relative Error in Geochemical Determinations: Clarification, Calculation, and a Plea for Consistency C.R. Stanley; C.R. Stanley 1Department of Earth and Environmental Science, Acadia University, Wolfville, Nova Scotia, B4P 2R6; e-mail: cliff.stanley@acadiau.ca Search for other works by this author on: GSW Google Scholar D. Lawie D. Lawie 2ioGlobal, Level 3, IBM Building, 1060 Hay Street, West Perth, Western Australia, 6005, Australia; e-mail: dave.lawie@ioglobal.net Search for other works by this author on: GSW Google Scholar Exploration and Mining Geology (2007) 16 (3-4): 267–275. https://doi.org/10.2113/gsemg.16.3-4.267 Article history received: 14 Jul 2006 accepted: 17 May 2007 first online: 09 Mar 2017 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Twitter LinkedIn Tools Icon Tools Get Permissions Search Site Citation C.R. Stanley, D. Lawie; Average Relative Error in Geochemical Determinations: Clarification, Calculation, and a Plea for Consistency. Exploration and Mining Geology 2007;; 16 (3-4): 267–275. doi: https://doi.org/10.2113/gsemg.16.3-4.267 Download citation file: Ris (Zotero) Refmanager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentBy SocietyExploration and Mining Geology Search Advanced Search Abstract The measurement of error in assays collected as part of a mineral exploration program or mining operation historically has been undertaken in a variety of ways. Different parameters have been used to describe the magnitude of relative error, and each of these parameters is related to the standard measure of relative error, the coefficient of variation. Calculation of the coefficient of variation can be undertaken in a variety of ways; however, only one produces unbiased estimates of measurement error: the root mean square coefficient of variation calculated from the individual coefficients of variation.Thompson and Howarth's error analysis approach has also been used to describe measurement error. However, because this approach utilizes a regression line to describe error, it provides a substantially different measure of error than the root mean square coefficient of variation. Furthermore, because regression is used, Thompson and Howarth's results should only be used for estimating error in individual samples, and not for describing the average error in a data set. As a result, Thompson and Howarth's results should not be used to determine the magnitudes of component errors introduced during geochemical sampling, preparation, and analysis.Finally, the standard error on the coefficient of variation is derived, and it is shown that very poor estimates of relative error are obtained from duplicate data. As a result, geoscientists seeking to determine the average relative error in a data set should use a very large number of duplicate samples to make this estimate, particularly if the average relative error is large. You do not have access to this content, please speak to your institutional administrator if you feel you should have access.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,206 | 0,575 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».