Gráfico de probabilidad (lognormal)

Qué muestra

Los datos ordenados de menor a mayor contra su probabilidad acumulada, con el eje vertical deformado para que una distribución teórica (normal o lognormal) se vea como una línea recta.

• En el gráfico log normal probability de Vulcan, el eje X está en escala logarítmica.
• Si los puntos forman una recta, los datos siguen una distribución lognormal.
• Cualquier curva, cambio de pendiente o quiebre indica que los datos se apartan de esa distribución, y ahí está la información.

¿Por qué es la mejor herramienta para los atípicos?

En el histograma, la cola alta son barras diminutas que casi no se ven. En el gráfico de probabilidad, cada dato es un punto y la cola alta queda estirada en la parte superior: es fácil ver dónde los datos dejan de seguir la recta.

Cómo leerlo

1. El tramo central (entre 10 % y 90 %): ¿es una recta? Si lo es, la población principal es lognormal.
2. Cambios de pendiente: una "S" o un tramo con otra inclinación indica dos poblaciones mezcladas.
3. La cola alta (sobre 97–99 %): ¿los puntos siguen la recta o se despegan? El punto donde se despegan es el umbral de capping o de filtro.
4. La cola baja: si se curva o forma escalones, suele haber valores en el límite de detección o redondeados.
5. Escalones horizontales: muchos datos con el mismo valor (redondeo, límite de detección).

Patrones típicos

Lo que ves	Qué significa	Qué hacer
Una recta en todo el rango	Una sola población lognormal	Dominio bien definido
Cambio de pendiente en el medio	Mezcla de dos poblaciones	Revisar los dominios
Quiebre en la cola alta	Valores que no pertenecen a la población principal	Umbral de capping o de filtro en ese valor
Un punto solo, muy lejos	Valor extremo aislado	Verificar en la base (QA/QC) antes de recortar
Cola baja curvada o en escalones	Límite de detección o redondeo	Normalmente no afecta: documentarlo

Ejemplo con datos reales

• Entre ~1 % y ~97 % los puntos siguen bastante bien la recta: la población principal de R101 es lognormal.
• Sobre 3,07 % los puntos se despegan de la recta: ese es el quiebre, y se usó como límite del filtro para el variograma.
• El P97,5 (2,27 %) está un poco antes del quiebre. Los dos criterios apuntan a la misma zona, lo que da confianza en el umbral.
• El 12,51 % queda muy lejos de todo: es un valor para revisar en la base, no solo para recortar.

Umbral de capping o de filtro: dos usos del mismo análisis

El quiebre sirve para filtrar los datos al calcular el variograma (no se usan) y para hacer capping en la estimación (se recortan a ese valor). Ver el tutorial del variograma.

Qué escribir en un informe

• "La distribución de Cu en R101 es aproximadamente lognormal; el gráfico de probabilidad muestra un quiebre en 3,07 % Cu, que coincide con la zona del P97,5 (2,27 %)."
• Cuántos datos quedan sobre el umbral (en R101: 18 de 2.692, el 0,67 %).
• Qué se hizo con ellos (filtro para variografía, capping en la estimación) y por qué.