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Esta página contém fundamentos estatísticos aplicados aplicados a todos elementos da base original de dados.
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No caso, observa-se o clássico formato regular da curva gaussiana formada por uma base de dados com posições e teores (colunas b1 e b3) numerados de 1 a 20 (gráfico 03).
As curvas azul e vermelha (gráfico 01) resultam da média e desvio padrão desta distribuição inicial, reconstruída via função p(x). Valores extremos foram removidos dos dados originais.
Por último, pensou-se na curva em verde (slope) para representar a determinada necessidade de submeter certas informações à sua inclinação, via função Arco_Cosseno.
PEST vai trabalhar futuramente com a necessidade de se estabelecer valores ideais para todas as variáveis.
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03
Aqui procura-se limitar as condições a serem pré-estabelecidas na simulação, tanto da distribuição inicial, quanto da amplitude ou grau de liberdade para variação de qualquer dado.
Este sistema organiza as necessárias intervenções do modelador (knowledge constraints) mediante as naturais limitações do modelo em representar a realidade (modelling constraints).
Aplicado à parâmetros e observações, este arranjo traz mais estabilidade ao manejo do problema inverso, e ao processo de regularização.
Daqui extraem-se variáveis associadas aos inputs, intervalo de observação (IN m - m3/d) e índice de confidência (Z%).
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