0:00:00.000,0:00:02.869
Muy bien entonces en este video, vamos

0:00:02.869,0:00:04.669
a entrar a la parte geoestadística

0:00:04.669,0:00:07.229
porque en este video te voy a enseñar a

0:00:07.229,0:00:10.419
cómo modelar un variograma y eso lo vamos[br]a realizar[br]

0:00:10.419,0:00:12.158
con el software SGeMS, porque

0:00:12.158,0:00:13.928
como te dije en principio, RecMin no

0:00:13.928,0:00:16.720
puede modelar variogramas [br]hasta el momento,

0:00:16.720,0:00:18.650
se está trabajando en implementar

0:00:18.650,0:00:20.089
tales algoritmos

0:00:20.089,0:00:22.608
al RecMin que haga eso pero de[br]momento como no

0:00:22.608,0:00:24.159
podemos hacerlo con RecMin, lo

0:00:24.159,0:00:25.420
haremos con el SGeMS,

0:00:25.420,0:00:27.079
bueno si tú puedes hacerlo con el

0:00:27.079,0:00:28.379
software GSLIB, en buena

0:00:28.379,0:00:30.140
hora u otro software libre o si

0:00:30.140,0:00:32.120
también puede ser un software comercial

0:00:32.120,0:00:33.829
bueno no hay problema, como te

0:00:33.829,0:00:36.138
digo la propuesta de utilizar RecMin, que

0:00:36.138,0:00:37.610
hagas todo tu estudio con o

0:00:37.610,0:00:39.009
sin tener que comprar un

0:00:39.009,0:00:41.418
un software comercial, ok¡ Muy bien

0:00:41.418,0:00:43.840
iniciamos el software SGeMS, para poder

0:00:43.840,0:00:45.708
modelar el variograma pues necesito los

0:00:45.708,0:00:47.570
compositos y ya los tengo aquí, si¡

0:00:47.570,0:00:49.390
Compositos de óxidos y sulfuros

0:00:49.390,0:00:51.798
¿de acuerdo? entonces ¿que

0:00:51.798,0:00:53.789
es lo que vamos a hacer?, ¿para que

0:00:53.789,0:00:56.038
hacemos un estudio variográfico y todo

0:00:56.038,0:00:57.909
esto?, Bueno daré aquí

0:00:57.909,0:00:59.429
una breve explicación,

0:00:59.429,0:01:01.510
como digo no pretendo darte[br]una clase de

0:01:01.510,0:01:03.500
estadística porque supone que tú

0:01:03.500,0:01:05.057
tienes que saber sus conceptos,

0:01:05.057,0:01:08.190
si te recomendaría que leas toda la

0:01:08.190,0:01:09.639
teoría del variograma, voy

0:01:09.639,0:01:10.829
a ver si pongo

0:01:10.829,0:01:13.939
información aquí en en los datos que

0:01:13.939,0:01:16.459
has descargado del módulo sin en caso no

0:01:16.459,0:01:18.900
están pues me lo solicitas, voy a tratar

0:01:18.900,0:01:19.789
de ponerlos,

0:01:19.789,0:01:21.279
también en la página RecMin

0:01:21.279,0:01:23.989
esta mi monografías de tesis donde

0:01:23.989,0:01:25.190
habló sobre la teoría del

0:01:25.190,0:01:27.578
variograma, para que tengas claro si

0:01:27.578,0:01:29.599
eres estudiante, pues ojalá que

0:01:29.599,0:01:31.570
hayas cursado la materia de

0:01:31.570,0:01:33.459
geoestadística pues sería excelente

0:01:33.459,0:01:35.190
porque estoy seguro que sera

0:01:35.190,0:01:37.810
más entendible, lo que te [br]enseñare del software

0:01:37.810,0:01:40.500
SGeMS, en realidad este vídeo es para

0:01:40.500,0:01:41.770
enseñarte cómo usar el

0:01:41.770,0:01:43.938
software SGeMS para calcular un[br]variograma

0:01:43.938,0:01:44.808
como te digo, no

0:01:44.808,0:01:47.549
pretendo darte clase de geoestadistica, [br]pero aclarare

0:01:47.549,0:01:49.590
algunas puntuaciones para que más o

0:01:49.590,0:01:51.099
menos tengas idea, ok!

0:01:51.099,0:01:54.069
Entonces vamos a suponer que tengo

0:01:54.069,0:01:55.390
muestras aquí, muestras acá

0:01:55.390,0:01:57.349
muestras acá y quiero estimar por

0:01:57.349,0:02:00.978
ejemplo, este bloque, no? Entonces tú

0:02:00.978,0:02:03.880
vas a utilizar estas muestras[br]y para

0:02:03.880,0:02:05.619
utilizar estas muestras supongamos

0:02:05.619,0:02:08.430
que hayan mil muestras.[br]La teoría

0:02:08.430,0:02:10.719
geoestadística dice que uses las

0:02:10.719,0:02:12.619
más cercanas pero utilizando un área

0:02:12.619,0:02:13.710
de influencia y

0:02:13.710,0:02:15.960
utilizando direcciones de nisontropía,

0:02:15.960,0:02:18.858
¿qué significa eso? Que tú utilices un

0:02:18.858,0:02:21.889
elipsoide de búsqueda, supongamos este

0:02:21.889,0:02:23.699
elipsoide, y tendrá unos radios

0:02:23.699,0:02:26.258
respecto del punto del centro de el que

0:02:26.258,0:02:28.578
vas estimar unos radios ¿y esos radios

0:02:28.578,0:02:30.820
quien te los dará? Te los dará el

0:02:30.820,0:02:32.938
estudio variográfico, ¿de acuerdo?

0:02:32.938,0:02:34.959
El estudio y además este elipsoide

0:02:34.959,0:02:36.439
tiene una orientación porque

0:02:36.439,0:02:37.908
podría ser hacia acá,

0:02:37.908,0:02:40.309
podría ser hacia arriba, [br]entonces ¿quién te

0:02:40.309,0:02:41.719
dará la dirección? Te

0:02:41.719,0:02:43.869
lo dará el estudio variográfico, ¿cómo es

0:02:43.869,0:02:45.649
el estudio variográfico?

0:02:45.649,0:02:47.908
tienes decenas o cientos de muestras,

0:02:47.908,0:02:49.959
entonces empieza a calcular variograma en

0:02:49.959,0:02:51.190
todas las direcciones,

0:02:51.190,0:02:52.779
para

0:02:52.779,0:02:56.839
encontrar la mejor área de influencia o

0:02:56.839,0:02:59.228
la mejor longitud de influencia, ¿cómo se

0:02:59.228,0:03:00.769
encuentra eso? tú sabes que un

0:03:00.769,0:03:02.628
variograma, si recuerda la teoría

0:03:02.628,0:03:04.640
leida, acá tienes la distancia H, acá

0:03:04.640,0:03:06.419
tienes valores de muestra, entonces

0:03:06.419,0:03:08.259
empieza a graficar variogramas para

0:03:08.259,0:03:10.919
ciertas distancias la distancia

0:03:10.919,0:03:12.688
mínima, por ejemplo 10 metros,

0:03:12.688,0:03:15.718
20 metros, 30 metros y así entonces vas

0:03:15.718,0:03:17.460
descubriendo, vas definiendo unos

0:03:17.460,0:03:19.539
puntos, que al final eso genera una

0:03:19.539,0:03:20.490
curva,

0:03:20.490,0:03:22.760
de repente en algunos lugares la

0:03:22.760,0:03:23.769
curva saldrá,

0:03:23.769,0:03:25.890
por ejemplo, constante en[br]otros así nomas,

0:03:25.890,0:03:27.718
en otros así, entonces tu

0:03:27.718,0:03:30.459
tienes que buscar la curva más

0:03:30.459,0:03:32.410
continua que no tenga muchos errores

0:03:32.410,0:03:34.099
entonces cuando encuentras esa

0:03:34.099,0:03:35.650
curva en los variogramas,

0:03:35.650,0:03:37.339
en las diferentes direcciones

0:03:37.339,0:03:39.900
entonces ese es la dirección principal del

0:03:39.900,0:03:41.948
yacimiento en que se generó

0:03:41.948,0:03:44.679
o se llevó a cabo la realización de

0:03:44.679,0:03:46.699
ese evento magmático, no? Que generó ese

0:03:46.699,0:03:47.490
yacimiento,

0:03:47.490,0:03:50.158
ok¡ ¿Que quiere decir cuando tienes esta

0:03:50.158,0:03:52.419
continuidad? Que la variabilidad por

0:03:52.419,0:03:53.969
decir es mínima,

0:03:53.969,0:03:56.078
es decir las muestras en esa dirección

0:03:56.078,0:03:58.009
tienden a parecerse un poco,

0:03:58.009,0:04:00.368
tienen familiaridad entonces por eso

0:04:00.368,0:04:02.118
que sale continúa, entonces en esa

0:04:02.118,0:04:04.039
dirección, si la muestras tienen una

0:04:04.039,0:04:05.599
familiaridad en esa dirección,

0:04:05.599,0:04:07.279
entonces en esa dirección dibujas

0:04:07.279,0:04:10.159
tu elipsoide, ok¡ y los [br]radios de la elipse

0:04:10.159,0:04:11.888
te lo va a dar esta opción

0:04:11.888,0:04:13.398
No se si estudiaste

0:04:13.398,0:04:15.920
los variogramas, se denomina alcance [br]entonces

0:04:15.920,0:04:17.968
hay un momento en que está curva se

0:04:17.968,0:04:19.730
vuelve constante y ahí ya no cambia

0:04:19.730,0:04:22.769
entonces esta tendencia pronunciada

0:04:22.769,0:04:24.929
que tiene aquí, te define el

0:04:24.929,0:04:26.520
área o distancia

0:04:26.520,0:04:27.600
de influencia entre

0:04:27.600,0:04:29.369
las muestras en esa zona espacial

0:04:29.369,0:04:31.300
o en esa área espacial,

0:04:31.300,0:04:33.459
entonces ese alcance desde el metro 0

0:04:33.459,0:04:35.599
hasta ahí es el radio máximo de tu

0:04:35.599,0:04:36.839
elipsoide, despues tienes

0:04:36.839,0:04:38.359
que calcular los variogramas

0:04:38.359,0:04:39.780
en la dirección perpendicular

0:04:39.780,0:04:42.000
para encontrar también un alcance se

0:04:42.000,0:04:43.870
supone que eso va a ser menor que éste

0:04:43.870,0:04:45.800
radio que está aquí o este alcance es

0:04:45.800,0:04:48.140
para tener el otro radio y también

0:04:48.140,0:04:50.560
imagínate que este no es un[br]elipse sino

0:04:50.560,0:04:52.140
un elipsoide ya que está en 3D

0:04:52.140,0:04:54.750
tendrías que encontrar 3 alcances,

0:04:54.750,0:04:57.040
ok¡ Con el variograma que vas a realizar

0:04:57.040,0:04:59.590
el kriging es el variograma,

0:04:59.590,0:05:01.970
que salió mejor, no? Obviamente lo que

0:05:01.970,0:05:04.150
vas a calcular son puntos [br]y de tu ahí tienes

0:05:04.150,0:05:06.090
que ajustarla a un modelo teórico

0:05:06.090,0:05:08.120
si leiste la teoría pues sabes a qué me

0:05:08.120,0:05:08.950
refiero,

0:05:08.950,0:05:11.259
ok¡ Entonces yo te voy a enseñar a

0:05:11.259,0:05:13.329
calcular el con RecMin, cómo podrías[br]hacer

0:05:13.329,0:05:15.228
luego como tu eres un geólogo

0:05:15.228,0:05:17.019
modelador de recurso tienes

0:05:17.019,0:05:19.300
muchos más conocimientos que yo en este

0:05:19.300,0:05:21.519
tema y se que vas a sacar mejor provecho,

0:05:21.519,0:05:22.899
lo que sí, te enseñare a usar

0:05:22.899,0:05:24.338
las herramientas a lo mejor ya

0:05:24.338,0:05:26.719
sabes manejar el SGeMS, también [br]puedes manejar el

0:05:26.719,0:05:30.069
GSLIB, ok¡ Para que veas

0:05:30.069,0:05:33.400
cómo hacer esto mira, te vas aquí a

0:05:33.400,0:05:36.020
la opción data análisis y aquí elijes la

0:05:36.020,0:05:38.180
opción variograma, ok¡ Te sale una

0:05:38.180,0:05:41.099
ventana paralela perpendicular, entonces,

0:05:41.099,0:05:42.338
si vas a calcular el

0:05:42.338,0:05:44.030
variograma por primera vez dejas

0:05:44.030,0:05:45.659
aquí esta opción que dice computer

0:05:45.659,0:05:47.860
variograma front scratch, [br]osea desde 0, acá

0:05:47.860,0:05:49.810
dice si tienes un variograma existente

0:05:49.810,0:05:51.570
pues continúas en este caso como es

0:05:51.570,0:05:53.999
primera vez, utilizas la primera[br]opción.

0:05:54.079,0:05:56.020
Esta ventana si quiere la maximizas

0:05:56.020,0:05:57.979
para que lo tenga más claro y

0:05:57.979,0:06:00.150
aquí eliges el grupo de compositos de

0:06:00.150,0:06:01.788
las muestras que le vas a

0:06:01.788,0:06:03.790
realizar al variograma, por ejemplo voy

0:06:03.790,0:06:05.458
a elegir los compositos de óxidos,

0:06:05.458,0:06:07.160
porque cómo vamos a analizar

0:06:07.160,0:06:09.949
óxidos y tran, pues voy a elegir

0:06:09.949,0:06:12.540
compositos óxidos y acá [br]dice que propiedades,

0:06:12.540,0:06:15.339
perdón no bloques, si no compósitos

0:06:15.339,0:06:17.360
óxidos y qué

0:06:17.360,0:06:19.429
propiedades o que elementos vas

0:06:19.429,0:06:21.680
a utilizar. Tu puedes utilizar hasta

0:06:21.680,0:06:23.409
12 elementos a la vez por ejemplo el

0:06:23.409,0:06:24.950
oro y el cobre pero ¿cuando[br]haces

0:06:24.950,0:06:27.170
eso? Cuando el estudio exploratorio de

0:06:27.170,0:06:28.239
datos dice que[br]hay

0:06:28.239,0:06:29.919
buena correlación por ejemplo [br]el plomo y el

0:06:29.919,0:06:31.840
zinc tiene un coheficiente mayor a

0:06:31.840,0:06:33.850
0 punto 7 con algo así, puedes

0:06:33.850,0:06:35.880
aplicar una técnica de cokriging

0:06:35.880,0:06:37.350
si conoces la teoría

0:06:37.350,0:06:39.399
sabrás a que me refiero cuando

0:06:39.399,0:06:41.589
hablo de cokriging, pero en este caso

0:06:41.589,0:06:43.219
solamente vamos a llegar hasta el

0:06:43.219,0:06:44.360
hasta kriging ordinario

0:06:44.360,0:06:46.109
tú también puedes

0:06:46.109,0:06:48.009
aplicar kriging indicativo aquí,

0:06:48.009,0:06:49.990
pero eso ya depende, pues es que tú eres

0:06:49.990,0:06:52.430
especialista en geoestadística en [br]estimación

0:06:52.430,0:06:54.410
de recursos. [br]Como te digo no es mi

0:06:54.410,0:06:55.960
intención dar una clase de

0:06:55.960,0:06:57.320
geoestadistica, bueno si

0:06:57.320,0:07:00.179
de repente eres un geológo quizás soy un

0:07:00.179,0:07:01.439
alumno para ti.

0:07:01.439,0:07:03.300
Continuando aquí en esto,

0:07:03.300,0:07:05.439
elegimos oro ¿por qué solamente vamos a

0:07:05.439,0:07:07.679
elegir oro?, decimos que en los dos lados

0:07:07.709,0:07:10.300
solamente voy a tratar el oro, ok¡ hago

0:07:10.300,0:07:14.920
click en next y aquí tienes una figura

0:07:14.920,0:07:16.630
como vas a calcular el

0:07:16.630,0:07:21.410
variograma según la teoría

0:07:21.410,0:07:22.659
por ejemplo, haremos aquí

0:07:22.659,0:07:25.499
en una sola línea, si¡ Vamos

0:07:25.499,0:07:28.030
a poner muestras aquí, otra muestra acá,

0:07:28.030,0:07:32.968
otras aca, aca, etcétera,

0:07:32.968,0:07:34.679
son todas sus puntos de muestra,

0:07:34.679,0:07:37.110
entonces el variograma cuando tu diseñes

0:07:37.110,0:07:38.570
tu gráfico H,

0:07:38.570,0:07:41.199
vamos a suponer que esto mide 10 metros,

0:07:41.199,0:07:44.960
si¡ 10 metros y así tu pones, empiezas

0:07:44.960,0:07:47.200
tu variograma en 10 metros, 20 metros,

0:07:47.200,0:07:50.300
30 metros, 40 metros, etcétera, [br]ok¡ Entonces

0:07:50.300,0:07:52.710
un primer variograma para la

0:07:52.710,0:07:55.099
dinstancia H, sería todos los pares

0:07:55.099,0:07:57.759
de muestras a esa distancia, los pares[br]de muestras

0:07:57.759,0:07:59.329
¿Que cosa es un variograma?

0:07:59.329,0:08:01.489
Es la diferencia de

0:08:01.489,0:08:03.680
estos dos puntos de muestras elevado al

0:08:03.680,0:08:04.538
cuadrado,

0:08:04.538,0:08:06.440
ósea esta muestra que está aquí menos la

0:08:06.440,0:08:08.269
muestra que está acá,

0:08:08.269,0:08:09.918
sale el resultado y eso lo elevas

0:08:09.918,0:08:12.000
al cuadrado mss el otro par de muestra y

0:08:12.000,0:08:14.409
así en esa dirección nada más, todos

0:08:14.409,0:08:15.798
los pares de muestras que

0:08:15.798,0:08:16.849
tengas en esa

0:08:16.849,0:08:20.160
dirección, ok¡ Pero eso es cuando hay 10

0:08:20.160,0:08:21.290
metros, sabes que las

0:08:21.290,0:08:23.840
campañas de sondaje de exploración,[br]generalmente no

0:08:23.840,0:08:25.570
son a 10 metros las muestras,

0:08:25.570,0:08:28.010
puede ser 10, a 12 metros

0:08:28.010,0:08:30.280
acá puede ser a 13 metros aquí puede

0:08:30.280,0:08:31.820
ser a 7 metros, entonces es una

0:08:31.820,0:08:33.908
distribución irregular

0:08:33.908,0:08:36.520
entonces si tu buscas en 10 metros no

0:08:36.520,0:08:37.928
vas a encontrar ninguna

0:08:37.928,0:08:39.589
muestra, por ejemplo en este caso

0:08:39.589,0:08:41.120
10 metros llegaría aqui, no

0:08:41.120,0:08:43.168
encuentra ninguna muestra para hacer un

0:08:43.168,0:08:44.199
par, para poder hacer[br]

0:08:44.199,0:08:45.090
la diferencia de

0:08:45.090,0:08:49.909
cuadrados y elevarlo al cuadrado, [br]entonces

0:08:49.909,0:08:51.870
lo que sugieren

0:08:51.870,0:08:53.280
los geoestadísticos

0:08:53.280,0:08:55.900
es trabajar con tolerancias, tolerancia

0:08:55.900,0:08:57.900
es que le dices tu, bueno si no

0:08:57.900,0:08:59.179
encuentras un punto en la

0:08:59.179,0:09:03.660
distancia definida H, buscas a la mitad de

0:09:03.660,0:09:05.710
tu distancia más acá o más allá, no?

0:09:05.710,0:09:07.990
si encuentras puntos, eso lo agregas como

0:09:07.990,0:09:08.969
si fuera a 10 metros

0:09:08.969,0:09:11.239
ok¡ Entonces se llama las tolerancias, ok¡

0:09:11.239,0:09:13.360
Ambos lados por ejemplo aquí. tengo un

0:09:13.360,0:09:15.229
par de muestras y 10 metros hasta aquí,

0:09:15.229,0:09:16.569
y como no encontró, el

0:09:16.569,0:09:18.820
programa busca 5 metros más allá si

0:09:18.820,0:09:21.790
hubiera dicho 10 y así no¡ Entonces

0:09:21.790,0:09:23.400
esa es la tolerancia que se da

0:09:23.400,0:09:25.479
para poder obtener, pares de muestras en

0:09:25.479,0:09:26.959
esa dirección y así en las

0:09:26.959,0:09:28.209
distintas direcciones,

0:09:28.209,0:09:31.359
luego tenemos la tolerancia[br]angular, puede ser que los sondajes

0:09:31.519,0:09:33.819
están en una sola dirección sino que

0:09:33.819,0:09:35.479
de repente este punto de

0:09:35.479,0:09:36.599
muestra este esta por

0:09:36.599,0:09:38.359
aca, este por acá, no¡ [br]Está todo

0:09:38.359,0:09:41.219
desordenado entonces si no encuentra aquí

0:09:41.219,0:09:44.029
y ademas no encontró en en la tolerancia,

0:09:44.029,0:09:45.599
pues el programa empieza a

0:09:45.599,0:09:48.130
buscar hacia ambos lados, no¡ [br]Con una tolerancia

0:09:48.130,0:09:49.520
angular, tu le dices [br]hasta

0:09:49.520,0:09:51.610
que ángulo, puedes decir hasta 20 grados,

0:09:51.610,0:09:54.739
si no encuentras pues no hay, ok¡ Entonces

0:09:54.739,0:09:56.710
eso es para la distancia 10,

0:09:56.710,0:09:58.800
el otro variograma sería la

0:09:58.800,0:10:00.509
dinstancia 20, entonces ya va a ser

0:10:00.509,0:10:02.839
pares de muestras cada 20 metros,

0:10:02.839,0:10:07.810
ok¡ Entonces tú

0:10:07.810,0:10:10.599
tienes que tener claro la separación de

0:10:10.599,0:10:11.839
muestras que tiene tu

0:10:11.839,0:10:14.329
proyecto, usaría el promedio para que

0:10:14.329,0:10:15.159
sea el

0:10:15.159,0:10:17.219
tamaño de separación de muestras

0:10:17.219,0:10:19.369
mínimo ya, por ejemplo los sondajes,

0:10:19.369,0:10:21.760
si te das cuenta están separado [br]cada 40 metros,

0:10:21.760,0:10:22.999
pero a los costados, están

0:10:22.999,0:10:24.869
entre 20 y 30 metros, podría escoger

0:10:24.869,0:10:28.239
30 metros, ok¡ Como te digo tendrías que

0:10:28.239,0:10:30.649
leer más la teoría de cómo

0:10:30.649,0:10:31.920
calcular un variograma,

0:10:31.920,0:10:33.339
entonces aquí donde dice

0:10:33.339,0:10:35.510
número de lags, significa cuando tú

0:10:35.510,0:10:36.849
haces tu variograma,

0:10:36.849,0:10:39.740
estos son números de lags, hay van 2[br]lags, alli

0:10:39.740,0:10:44.050
que sea 30, 40, van cuatro lags,

0:10:44.050,0:10:46.459
lag, es para cada distancia que

0:10:46.459,0:10:48.230
calculas un punto de variograma,

0:10:48.230,0:10:50.870
luego la separación es

0:10:50.870,0:10:52.440
esta distancia, que en este caso,

0:10:52.440,0:10:55.409
este ejemplo puse 10 metros, como te[br]digo el tamaño del

0:10:55.409,0:10:58.479
lag se elige empezando por

0:10:58.479,0:11:00.379
la mínima separación de

0:11:00.379,0:11:02.440
un par de muestras. [br]Pero como

0:11:02.440,0:11:03.879
tu proyecto tiene bastantes

0:11:03.879,0:11:05.879
pares de muestra y no sabes[br]cual es tu

0:11:05.879,0:11:06.658
mínima

0:11:06.658,0:11:09.229
distancia utilizas el promedio, ok¡

0:11:09.229,0:11:11.510
más o menos aproximado, ya¡ Y la

0:11:11.510,0:11:12.239
tolerancia

0:11:12.239,0:11:14.138
normalmente es la mitad de 10, o del

0:11:14.138,0:11:16.840
primer lag, porque hay una [br]vez que pase a 20,

0:11:16.840,0:11:19.058
la tolerancia ¿cuál sería? [br]Sería -5 o mas 5,

0:11:19.058,0:11:22.179
sería 15 o 25 luego si el siguiente

0:11:22.179,0:11:24.479
lags es 30 la tolerancia

0:11:24.479,0:11:27.389
sería 105, sería 35 menos 35,

0:11:27.389,0:11:30.409
ó 25 y así, número de

0:11:30.409,0:11:32.199
direcciones acuérdate que si lo

0:11:32.199,0:11:33.109
miras de planta

0:11:33.109,0:11:35.679
vamos a poner estas muestras, mirando

0:11:35.679,0:11:38.160
de planta

0:11:38.318,0:11:40.368
imagina que estas son [br]muestras de número de

0:11:40.368,0:11:41.299
planta, tu puedes [br]

0:11:41.299,0:11:43.510
generar variogramas en la dirección Este

0:11:43.510,0:11:45.208
variogramas, variogramas en esa

0:11:45.208,0:11:47.748
dirección, también la dirección norte,

0:11:47.748,0:11:50.880
o pueden hacer direcciones por ejemplo,

0:11:50.880,0:11:53.718
norte angulo este o pueden ser

0:11:53.718,0:11:56.458
direcciones al contrario, también, [br]por ejemplo

0:11:56.458,0:11:57.819
te mostré 4 direcciones

0:11:57.819,0:12:00.308
básicas en una vista de planta también

0:12:00.308,0:12:01.818
puede ser que en una vista de

0:12:01.818,0:12:03.280
planta pueda ser dirección

0:12:03.280,0:12:04.609
norte, dirección 0 grados,

0:12:04.609,0:12:06.838
por ejemplo puede ser cada 15 grados

0:12:06.838,0:12:08.738
si¡ 15 grados,

0:12:08.738,0:12:10.189
acá sería 30 grados y entonces

0:12:10.189,0:12:13.139
en todas las direcciones vas buscando

0:12:13.139,0:12:15.018
variogramas o calculas hasta encontrar

0:12:15.018,0:12:17.649
el mejor variograma o la dirección de

0:12:17.649,0:12:20.558
realización de ese depósito mineral, de

0:12:20.558,0:12:22.770
acuerdo? En cuanto más direcciones pues

0:12:22.770,0:12:24.689
muchísimo mejor, imagínate que esto lo

0:12:24.689,0:12:26.900
hice en planta, imagínate en vista 3D,

0:12:26.900,0:12:30.009
ok¡ Eso realizaremos con SGeMS,

0:12:30.009,0:12:32.618
no sé si te acuerdas de la teoría de

0:12:32.618,0:12:34.540
variogramas o si as leído o en

0:12:34.540,0:12:36.870
todo caso conoces de esto

0:12:36.870,0:12:41.649
un variograma normalmente empieza esta

0:12:41.649,0:12:43.999
línea continua con un efecto pepita que

0:12:43.999,0:12:46.029
llamamos aqui, no? Que es el error

0:12:46.029,0:12:48.149
de muestreo que normalmente se refleja

0:12:48.149,0:12:49.380
en el variograma,

0:12:49.380,0:12:51.369
entonces para este error de muestreo la

0:12:51.369,0:12:54.368
mejor forma de encontrarlo es calculando

0:12:54.368,0:12:56.359
un variograma vertical a los sondajes

0:12:56.359,0:12:58.009
porque es ahí donde las muestras

0:12:58.009,0:12:59.828
están más cerca y es hay donde

0:12:59.828,0:13:01.569
distinguer fácilmente el error,

0:13:01.569,0:13:03.408
ok¡ Entonces cómo los compositos[br]estan

0:13:03.408,0:13:05.328
cada 2 metros pues yo voy a realizar un

0:13:05.328,0:13:07.899
variograma en la vertical, encuentra el

0:13:07.899,0:13:11.360
valor, ese efecto pepita lo apunto

0:13:11.360,0:13:13.979
luego calculo el variograma

0:13:13.979,0:13:15.079
experimental y este

0:13:15.079,0:13:16.829
cuando pide efecto pepita para no

0:13:16.829,0:13:18.479
estarlo buscando, entre

0:13:18.479,0:13:20.469
todos los datos que tengo, pues utiliza

0:13:20.469,0:13:24.039
el del variograma vertical, es

0:13:24.039,0:13:25.689
la forma en que yo lo veo, si está

0:13:25.689,0:13:27.030
de acuerdo bueno, si tienes

0:13:27.030,0:13:28.609
tu propia teoría adelante, pero

0:13:28.609,0:13:31.719
lo enseñare de esta forma,[br]es como siempre he visto a los

0:13:31.719,0:13:33.579
expertos que lo hacen, ok¡

0:13:33.579,0:13:35.309
bueno yo no soy un geoestadístico

0:13:35.309,0:13:37.839
experto, ¿de acuerdo? Muy bien entonces[br]calculamos

0:13:37.839,0:13:38.870
primeramente el

0:13:38.870,0:13:42.150
variograma experimental, ok? [br]Cómo sería?

0:13:42.150,0:13:44.520
número de lags, por ejemplo [br]tu has visto que un

0:13:44.520,0:13:46.350
sondaje tiene aquí en este proyecto

0:13:46.350,0:13:49.559
QhuYa como 200 metros cada dos metro

0:13:49.559,0:13:52.120
tiene una muestra, pues digamos que

0:13:52.120,0:13:54.589
tienes 100, muestras cada sondeó pero

0:13:54.589,0:13:57.120
yo creo que con 20 lags o 25 lags es más

0:13:57.120,0:13:59.100
que suficiente, ok¡ luego

0:13:59.100,0:14:01.619
como los compositos [br]están separados cada dos

0:14:01.619,0:14:03.620
metros pues voy a poner cada 2

0:14:03.620,0:14:05.950
metros y la tolerancia pues le voy a

0:14:05.950,0:14:08.289
poner también 2 metros y por si acaso

0:14:08.289,0:14:10.640
normalmente sería un metro,

0:14:10.640,0:14:12.010
pero como que no tiene

0:14:12.010,0:14:14.190
sentido, como todos los compositores estan

0:14:14.190,0:14:15.949
a 2 metros en esta parte la

0:14:15.949,0:14:17.210
tolerancia no tiene

0:14:17.210,0:14:19.709
sentido, tenemos una separación [br]de muestras regular

0:14:19.709,0:14:21.409
el tema la tolerancia entra

0:14:21.409,0:14:23.080
cuando calculemos un variograma

0:14:23.080,0:14:25.330
horizontal en mallas irregulates.[br]ahí si las

0:14:25.330,0:14:27.579
muestras, digamos que no están a una

0:14:27.579,0:14:29.400
separación constante aca en los

0:14:29.400,0:14:31.900
los sondajes, si¡ ok¡ Como es el

0:14:31.900,0:14:33.479
variograma vertical pues

0:14:33.479,0:14:34.809
calcularemos en una sola[br]

0:14:34.809,0:14:36.560
dirección, pondremos la dirección 0,

0:14:36.560,0:14:38.050
porque no no hay otra

0:14:38.050,0:14:40.420
el Dip le vamos a poner 90 ¿cómo se si[br]el ángulo

0:14:40.420,0:14:42.180
es negativo o positivo?

0:14:42.180,0:14:44.300
Recuerda que para SGeMS en sentido horario

0:14:44.300,0:14:46.339
el ángulo es positivo, para

0:14:46.339,0:14:48.250
sentido antihorario es

0:14:48.250,0:14:50.959
negativo

0:14:50.959,0:14:53.260
tolerancia se refiere a esta

0:14:53.260,0:14:55.530
tolerancia angular, no al lag de

0:14:55.530,0:14:58.370
separación, no a esta toleranci de lag

0:14:58.370,0:15:00.270
sino a la tolerancia angular,

0:15:00.270,0:15:04.290
vamos a ponerle 22 punto 5, sí¡ [br]¿De acuerdo?

0:15:04.290,0:15:07.099
osea ¿cómo sería eso?

0:15:07.099,0:15:10.030
puede ser que el sondaje este recto hacia

0:15:10.030,0:15:11.659
abajo o también hayan sondajes que

0:15:11.659,0:15:14.019
están así, de acuerdo? Entonces le

0:15:14.019,0:15:15.909
decimos al programa que venga

0:15:15.909,0:15:17.050
calculando variogramas

0:15:17.050,0:15:21.119
con tolerancia de 45 grados máximo[br]25 para una lado

0:15:21.119,0:15:23.299
y 25 para el otro lado,

0:15:23.299,0:15:25.998
bandt with es el ancho de banda

0:15:25.998,0:15:28.800
que le conocemos acá, tu le

0:15:28.800,0:15:31.599
asignas una tolerancia

0:15:31.599,0:15:34.380
vamos a suponer que para diez metros del

0:15:34.380,0:15:36.569
lag le pones un

0:15:36.569,0:15:38.619
ángulo de 22 punto 5 [br]más o menos buscaría

0:15:38.619,0:15:40.919
muestras ahí pero ya cuando el lag sea

0:15:40.919,0:15:44.179
de 50 metros pues el programa va a

0:15:44.179,0:15:46.068
seguir buscando una tolerancia,

0:15:46.068,0:15:47.358
imagínate irá abriendo, ira

0:15:47.358,0:15:48.859
buscando datos por acá y eso

0:15:48.859,0:15:51.049
no tiene sentido, entonces tú le pones un

0:15:51.049,0:15:53.118
tope, ok¡ Para que busquen solamente

0:15:53.118,0:15:55.750
allí la tolerancia es este ángulo pero

0:15:55.750,0:15:57.940
en este tope del programa buscara muestras

0:15:57.940,0:16:00.878
de aquí hasta acá, entonces esa

0:16:00.878,0:16:03.458
tolerancia pues le vamos a

0:16:03.458,0:16:04.729
elegir 10 metros, ok¡

0:16:04.729,0:16:09.039
eso queda a criterio, si dominas

0:16:09.039,0:16:12.050
estos conceptos, ok¡ Muy bien nada más

0:16:12.050,0:16:15.819
hacemos click en next y dice enter a

0:16:15.819,0:16:18.160
positivo bandt With, ok¡ [br]Quiere decir que el

0:16:18.160,0:16:19.710
valor, está muy pequeño,

0:16:19.710,0:16:21.020
para el ángulo está muy

0:16:21.020,0:16:23.930
pequeños, vamos a ponerle [br]por ejemplo 20

0:16:23.930,0:16:26.598
veremos si funciona, next y ya esta,

0:16:26.598,0:16:29.558
ok¡ El programa ya cálculo, ok¡

0:16:29.558,0:16:31.689
Entonces mira aquí cómo ha salido el

0:16:31.689,0:16:35.660
programa y justamente la imagen que

0:16:35.660,0:16:37.858
estábamos buscando

0:16:37.858,0:16:40.699
obviamente las muestras a la distancia

0:16:40.699,0:16:43.030
más cercana pues se parecen más,

0:16:43.030,0:16:46.099
entonces de aquí está la muestra por

0:16:46.099,0:16:48.369
ejemplo estos diez metros es 10 metros,

0:16:48.369,0:16:50.210
acá es dos metros o sea una muestra

0:16:50.210,0:16:52.230
separada dos metros, tiene esta

0:16:52.230,0:16:54.280
variabilidad pero a medida que se va

0:16:54.280,0:16:56.499
separando la variabilidad va aumentando,

0:16:56.499,0:16:58.858
ok¡ Aumenta hasta un cierto punto que

0:16:58.858,0:17:00.788
después ya eso pierde sentido,

0:17:00.788,0:17:03.649
ok¡ ósea quiere decir que hasta,

0:17:03.649,0:17:05.140
hasta 20 metros, en este caso

0:17:05.140,0:17:07.599
estas muestras tienen

0:17:07.599,0:17:09.020
una tendencia ,

0:17:09.020,0:17:11.509
un comportamiento más o menos a mí

0:17:11.509,0:17:13.788
similar, ok? Entonces hasta ahí sería tu

0:17:13.788,0:17:14.789
alcance,

0:17:14.789,0:17:16.510
ok¡ Esto sería el variograma central

0:17:16.510,0:17:18.789
central, hay que ajustarlo a un modelo

0:17:18.789,0:17:20.469
teórico y esto más o menos queda

0:17:20.469,0:17:21.740
así, esto de acá ya no

0:17:21.740,0:17:23.998
¿de acuerdo? Lo que nos interesa

0:17:23.998,0:17:26.369
aquí son dos cosas, primero que esta

0:17:26.369,0:17:29.409
línea si la proyecto acá,

0:17:29.409,0:17:31.090
bueno no tengo una regla, si

0:17:31.090,0:17:32.230
si lo proyecto tendra

0:17:32.230,0:17:34.418
un efecto pepita, un lugar donde va a

0:17:34.418,0:17:36.950
cortar con el eje Y, el eje [br]de los valores,

0:17:36.950,0:17:39.459
el oro porque yo lo estoy haciendo

0:17:39.459,0:17:41.220
variograma al elemento

0:17:41.220,0:17:42.250
oro¡

0:17:42.250,0:17:45.519
ok¡ Esto es distancia y me interesa

0:17:45.519,0:17:47.940
esta distancia del alcance, si esta

0:17:47.940,0:17:50.450
distancia el alcance que más o menos

0:17:50.450,0:17:51.740
aquí es el alcance

0:17:51.740,0:17:52.869
donde hay ese quiebre

0:17:52.869,0:17:55.210
ahí es el alcance, ok¡

0:17:55.210,0:17:56.500
Lo necesito más o menos

0:17:56.500,0:17:58.830
si esto es 10,esto es

0:17:58.830,0:18:02.920
15, 16, 17 más o menos, ok¡ Te enseñare

0:18:02.920,0:18:03.850
a encontrar ese

0:18:03.850,0:18:05.949
alcance me va a servir como el

0:18:05.949,0:18:09.289
radio de ese elipsoide,

0:18:09.289,0:18:11.220
cuando llega la estimación en la

0:18:11.220,0:18:13.609
dirección vertical de acuerdo entonces

0:18:13.609,0:18:17.260
ese elipsoide como radio para buscar más,

0:18:17.260,0:18:19.359
hacia abajo, hacia arriba en la vertical

0:18:19.359,0:18:21.770
va a ser 17 y algo, ya lo

0:18:21.770,0:18:23.989
encontramos y el efecto pepita lo que

0:18:23.989,0:18:25.419
necesitamos aquí nada más,

0:18:25.419,0:18:27.239
ok¡ Pero para hacer eso nosotros

0:18:27.239,0:18:28.789
utilizamos un modelo porque [br]este

0:18:28.789,0:18:30.280
es el variograma experimental

0:18:30.280,0:18:32.459
por cierto si haces click

0:18:32.459,0:18:34.659
derecho sale ahí los números de pares de

0:18:34.659,0:18:37.460
muestras que ha utilizado [br]cada punto, primer

0:18:37.460,0:18:39.820
punto ha utilizado 579 pares de muestras,

0:18:39.820,0:18:42.490
ok¡ El siguiente 555 y todo en esa´[br]dirección

0:18:42.490,0:18:45.659
ok¡ Perdón lo cerré

0:18:45.659,0:18:47.300
vamos a hacerlo de nuevo, ok!

0:18:47.300,0:18:49.010
lo cerre por error,

0:18:49.010,0:18:51.659
vamos a hacerlo de nuevo, compositos

0:18:51.659,0:18:56.230
compositos óxido, elemento oro, next

0:18:56.230,0:18:58.520
lo haremos de nuevo, habiamos [br]puesto 25 pares de

0:18:58.520,0:19:00.329
muestras lag 2 y acá pusimos una

0:19:00.329,0:19:02.679
tolerancia de 1 que era la mitad,

0:19:02.679,0:19:04.869
aquí hemos puesto 0, acá pusimos

0:19:04.869,0:19:08.720
90 y la tolerancia que han opuesto [br]22 punto 5

0:19:08.720,0:19:11.650
y habíamos puesto acá 22 punto 5 [br]¿por qué?

0:19:11.650,0:19:14.069
lo hicimos por que queremos que

0:19:14.069,0:19:16.920
busquen un ángulo 45 esto [br]por esto a 45 grados

0:19:16.920,0:19:18.929
y tolerancia habíamos puesto 20

0:19:18.929,0:19:21.940
ok¡ Click en siguiente, [br]ingresamos bandh with

0:19:21.940,0:19:27.679
positivo, escribimos 25,

0:19:29.899,0:19:32.219
creo que está bien,

0:19:37.619,0:19:43.098
así no vamos a ver creo que acá puse

0:19:43.098,0:19:47.358
25 ó 29 no recuerdo, pues que te digo como

0:19:47.358,0:19:50.149
esto cerró, hasta que tu cambio los datos,

0:19:50.149,0:19:53.420
y a la cosa cambia, así creo que fue,

0:19:53.420,0:19:58.559
si esto es o fue¡ ok¡

0:19:58.559,0:20:01.300
Muy bien entonces vamos a [br]crear un modelo aquí,

0:20:01.300,0:20:03.290
si¡ Esto vamos a ver qué modelo

0:20:03.290,0:20:06.500
puede tener vamos a poner exponencial

0:20:06.500,0:20:10.469
si no movemos las barritas se mueve la

0:20:10.469,0:20:12.470
línea del modelo ok¡ Entonces

0:20:12.470,0:20:14.618
este variograma, cuando tu mueves

0:20:14.618,0:20:16.880
línea negra es ajustar el modelo del[br]variograma

0:20:16.880,0:20:18.660
que vamos a utilizar, pero no

0:20:18.660,0:20:20.319
sabemos si es exponencial

0:20:20.319,0:20:22.118
esférico, gaussiano. [br]para eso tienes que

0:20:22.118,0:20:23.829
leer de los modelos de variogramas

0:20:23.829,0:20:25.949
seegun la teoria geoestadística voy a

0:20:25.949,0:20:27.748
tratar de poner información aquí en

0:20:27.748,0:20:29.790
los módulos de datos sino pues lee el

0:20:29.790,0:20:32.309
manual de lópez jimeno, es un libro [br]bueno en teoría

0:20:32.309,0:20:34.398
para los principiantes, para

0:20:34.398,0:20:36.219
entender la

0:20:36.219,0:20:37.690
geoestadística

0:20:37.690,0:20:40.338
ok¡ Entonces aquí donde dice meseta

0:20:40.338,0:20:42.388
vamos a poner por ejemplo, vamos

0:20:42.388,0:20:47.858
a proyectar esto como meseta [br]sería 2 punto 4

0:20:47.858,0:20:50.650
más o menos, ok¡ Entonces vamos a

0:20:50.650,0:20:51.680
escribir aquí,

0:20:51.680,0:20:53.699
perdón acá donde dice Sil que significa

0:20:53.699,0:20:55.269
meseta en español

0:20:55.269,0:20:58.398
2 punto 4 y hay más o menos [br]está ok! entonces

0:20:58.398,0:21:00.689
movemos esto de aquí y te das cuenta que

0:21:00.689,0:21:02.839
ese modelo exponencial pues [br]no ajusta con el

0:21:02.839,0:21:04.689
comportamiento que tienen esos datos

0:21:04.689,0:21:06.289
ahí entonces intentamos con el

0:21:06.289,0:21:08.089
esférico y eso ajusta mejor mira te

0:21:08.089,0:21:11.109
das cuenta, encaja mucho mejor,

0:21:11.109,0:21:15.489
ok¡ Entonces el efecto pepita más o

0:21:15.489,0:21:17.920
menos vendría a ser aproximadamente[br]de 0 punto 2

0:21:17.920,0:21:19.759
Nugget effect vamos a ponerle

0:21:19.759,0:21:23.178
0 punto 2 y al aumentar el

0:21:23.178,0:21:25.029
efecto pepita se suma a la

0:21:25.029,0:21:27.499
meseta, entonces a esta le bajamos

0:21:27.499,0:21:29.310
0 punto 2

0:21:29.310,0:21:32.470
ok¡ espero dejarme entender.[br]Repito desde 0

0:21:32.470,0:21:34.859
hasta aquí hay 2 punto 4 [br]pero como ya tengo

0:21:34.859,0:21:38.429
el efecto pepita 0 punto 2 [br]solo agregó 2 punto 2

0:21:38.429,0:21:41.280
para completar la meseta, ok¡ [br]Vamos a

0:21:41.280,0:21:43.950
rechazar de nuevo vamos allí a modelar

0:21:43.950,0:21:45.109
y ahí estaría el modelo

0:21:45.109,0:21:47.619
eso se llama ajustar a un modelo

0:21:47.619,0:21:49.220
teórico ¿de acuerdo?

0:21:49.220,0:21:52.710
Muy bien entonces ya tenemos el

0:21:52.710,0:21:54.939
efecto pepita que 0 punto 2 [br]incluso puede ser

0:21:54.939,0:21:57.650
menos si eso ya queda a criterio del[br]modelador,

0:21:57.650,0:21:58.469
no se concluye un

0:21:58.469,0:22:01.849
valor exacto, puedo decir un valor

0:22:01.849,0:22:03.739
aproximado por ahí, pero cada

0:22:03.739,0:22:05.760
uno de acuerdo a su criterio decir no

0:22:05.760,0:22:08.109
para mí el efecto pepita es [br]0 punto 18, ok¡

0:22:08.109,0:22:09.440
Eso queda en manos de los

0:22:09.440,0:22:11.060
geoestadisticos te invitó que si

0:22:11.060,0:22:13.790
eres nuevo en este tema pues te

0:22:13.790,0:22:16.099
informes en la teoría de geoestadística,

0:22:16.099,0:22:18.840
de cuerdo? Muy bien entonces es un

0:22:18.840,0:22:21.240
modelo esférico y de esa manera se modela

0:22:21.240,0:22:22.490
aunque aquí el modelo no

0:22:22.490,0:22:23.740
interesa, porque no es el

0:22:23.740,0:22:25.190
utilizaremos en la estimación.

0:22:25.190,0:22:27.829
solamente sirve para identificar [br]el efecto pepita

0:22:27.829,0:22:30.460
así que voy a abrir un bloc de notas

0:22:30.460,0:22:33.589
donde voy apuntando todo, bloc de notas

0:22:33.589,0:22:38.629
ahí está y voy a escribir aquí

0:22:38.629,0:22:44.770
efecto pepita igual 0 punto 2 [br]gramos de oro por tonelada

0:22:46.369,0:22:49.160
ok¡ Es el error de muestreo digamos no y

0:22:49.160,0:22:51.019
es el programa vertical

0:22:51.019,0:22:54.129
ok y entonces el radio el alcance si tú

0:22:54.129,0:22:55.849
estás viendo sale 19,

0:22:55.849,0:22:57.860
obviamente necesitas tres radios

0:22:57.860,0:23:00.169
radio mínimo, radio medio, [br]radio máximo, como

0:23:00.169,0:23:02.090
te digo como es cuestión de criterio de

0:23:02.090,0:23:04.319
repente para ti puede decir que el radio

0:23:04.319,0:23:07.069
es 18, otro geólogo puede decir que

0:23:07.069,0:23:08.969
es 20 otro puede decir 17.[br]Entonces

0:23:08.969,0:23:10.809
para evitar esos líos el programa

0:23:10.809,0:23:13.139
usa una especie de intervalo, mínimo

0:23:13.139,0:23:15.610
medio y máximo algo cualitativo, pero

0:23:15.610,0:23:17.700
es un valor que se usará en el cálculo

0:23:17.700,0:23:19.510
seguro que promediará los tres entre

0:23:19.510,0:23:21.609
el máximo y mínimo. [br]Aquí por casualidad los

0:23:21.609,0:23:23.500
tres juntos no permanente siempre queda

0:23:23.500,0:23:25.530
una más adelante otro así no es el

0:23:25.530,0:23:27.399
programa lo que supongo es que

0:23:27.399,0:23:29.339
promedia los tres y eso [br]es el alcance

0:23:29.339,0:23:31.110
utilizando y se obtiene

0:23:31.110,0:23:33.189
un radio así. No exacto sino

0:23:33.189,0:23:35.029
así en tolerancia. Hay otro software

0:23:35.029,0:23:37.149
que brindan el alcance exacto [br]pero éste no

0:23:37.149,0:23:39.459
más bien te brinda una especie [br]de tolerancia

0:23:39.459,0:23:41.480
muy bien esto los ángulos no lo manejo

0:23:41.480,0:23:43.239
muchos y si tú eres geoestadístico

0:23:43.239,0:23:45.380
y lo conoces entonces lo puedes [br]manejar ok!

0:23:45.380,0:23:46.930
muy bien entonces el alcance es

0:23:46.930,0:23:49.329
digamos que es 19 ok y alcance vertical

0:23:49.329,0:23:54.529
escribimos igual 19 metros [br]entonces ese radio

0:23:54.529,0:23:57.079
para la elipsoide o tamaño de la

0:23:57.079,0:23:59.089
vecindad de búsqueda que va a [br]ayudar a la

0:23:59.089,0:24:01.480
estimación ¿correcto? lo dejas ahí

0:24:01.480,0:24:04.499
ya está ok si quieres esto lo puedes

0:24:04.499,0:24:07.379
guardar dice si quiere borrar el

0:24:07.379,0:24:09.720
modelo guardas el modelo si quiere

0:24:09.720,0:24:12.020
guardar el variograma experimental

0:24:12.020,0:24:14.439
también esta opción es abrir modelo

0:24:14.439,0:24:16.990
esta otra es guardar y también lo puedes [br]imprimir

0:24:16.990,0:24:19.019
como imagen si tu quieres tener una

0:24:19.019,0:24:20.679
máquina es fácil, solo eliges

0:24:20.679,0:24:23.049
plotear imagen

0:24:23.049,0:24:24.990
hicimos en el curso anterior

0:24:24.990,0:24:27.280
como plotear imágenes de los histogramas

0:24:27.280,0:24:28.780
es sencillo hacerlo

0:24:28.780,0:24:32.909
ok! muy bien entonces cerramos esto

0:24:32.909,0:24:35.370
ya tenemos los datos que queríamos y ahora

0:24:35.370,0:24:36.909
sí vamos a calcular el programa

0:24:36.909,0:24:39.280
experimental eso hagamos en otro video

0:24:39.280,0:24:41.419
para que no se haga tan extenso este

0:24:41.419,0:24:43.539
video de acuerdo nos vemos entonces otro

0:24:43.539,0:24:44.389
vídeo,