{"id":290,"date":"2023-05-03T11:47:18","date_gmt":"2023-05-03T16:47:18","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.intermetperu.com\/?p=290"},"modified":"2023-05-26T11:36:27","modified_gmt":"2023-05-26T16:36:27","slug":"128-teoria-de-muestreo-practicas-de-muestreo-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intermetperu.com\/en\/nuevos-cursos-digitales\/128-teoria-de-muestreo-practicas-de-muestreo-2022\/","title":{"rendered":"TEOR\u00cdA DE MUESTREO, PR\u00c1CTICAS DE MUESTREO &#8211; ERRORES A EVITAR Y OPORTUNIDADES QUE APROVECHAR &#8211; Versi\u00f3n 2022"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"290\" class=\"elementor elementor-290\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"has_eae_slider elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e5f90c7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-eae-slider=\"95637\" data-id=\"e5f90c7\" data-element_type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"has_eae_slider elementor-column elementor-col-66 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c95580f\" data-eae-slider=\"76089\" data-id=\"c95580f\" data-element_type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2269594 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2269594\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">TEOR\u00cdA DE MUESTREO, PR\u00c1CTICAS DE MUESTREO - ERRORES A EVITAR Y OPORTUNIDADES QUE APROVECHAR - Versi\u00f3n 2022<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c618c5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1c618c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"2000\" height=\"924\" src=\"https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-292\" alt=\"curso-teoria-muestreo\" srcset=\"https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo.jpg 2000w, https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo-300x139.jpg 300w, https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo-1024x473.jpg 1024w, https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo-768x355.jpg 768w, https:\/\/intermetperu.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/curso-teoria-muestreo-1536x710.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 2000px) 100vw, 2000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-697fe76 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"697fe76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section><section><h4>OBJETIVOS<\/h4><p>Un muestreo deficiente, compuesto por un submuestreo de laboratorio deficiente, conlleva a tener geoestad\u00edsticas cuestionables y genera graves problemas de conciliaci\u00f3n entre el modelo geol\u00f3gico, la mina y las estimaciones de planta. Estos problemas tambi\u00e9n afectan el precio de los productos y la validez de los estudios ambientales. El resultado es una gran p\u00e9rdida de dinero de parte de la empresa involucrada, que m\u00e1s adelante se convierte en un posible litigio. Es de suma importancia que los ge\u00f3logos, mineros, metal\u00fargicos, qu\u00edmicos y especialistas en medio ambiente extraigan la m\u00e1xima informaci\u00f3n de los datos disponibles, ya que depende de ello las grandes inversiones y decisiones cruciales. Las evaluaciones falsas llevan escenarios devastadores, tales como:<\/p><ul><li>Abandono de propiedades viables.<\/li><li>Explotaci\u00f3n de propiedades no rentables.<\/li><li>Mala administraci\u00f3n de propiedades viables.<\/li><li>Incapacidad en la detecci\u00f3n de fraude.<\/li><\/ul><p>Es fundamental cuantificar la heterogeneidad de los constituyentes importantes en cualquier propiedad nueva. Si no se realizan pruebas adecuadas, se obtienen protocolos de muestreo y submuestreo sin validez, exceso de perforaci\u00f3n y una base de datos sesgada que luego llevar\u00eda a una geoestad\u00edstica falsa. La siguiente secuencia es parte de una pr\u00e1ctica ineludible:<\/p><ul><li>\u00bfC\u00f3mo se distribuye el constituyente de inter\u00e9s en el material que se va a muestrear?.<\/li><li>Realizar pruebas de heterogeneidad para cuantificar las caracter\u00edsticas de muestreo del constituyente de inter\u00e9s.<\/li><li>Optimizar los protocolos de muestreo y la forma en que se implementan, de acuerdo con los resultados de la prueba de heterogeneidad.<\/li><li>Implementar protocolos utilizando un equipo de muestreo v\u00e1lido: el 75% del equipo de muestreo disponible en el mercado nunca har\u00e1 el trabajo.<\/li><li>Implementar un programa de control de calidad integral y sistem\u00e1tico para monitorear la precisi\u00f3n y exactitud del muestreo.<\/li><\/ul><p>El excedido costo de la variabilidad de datos irrelevantes no es f\u00e1cil de detectar, cuantificar ni corregir. Una estrategia para la gesti\u00f3n eficaz de la variabilidad permitir\u00e1 a los administradores identificar y minimizar los problemas inoportunos de conciliaci\u00f3n entre los modelos te\u00f3ricos y la realidad: \u00a1Sus decisiones son tan buenas como sus muestras!<\/p><p>El curso ofrece formas simples de cuantificar las p\u00e9rdidas de dinero de una precisi\u00f3n de muestreo dada, y proporciona una buena estrategia para evitar inexactitud del muestreo, del cual no existe una cura estad\u00edstica. A menos que la precisi\u00f3n y la exactitud del muestreo est\u00e9n claramente conectadas a las cuestiones econ\u00f3micas, es poco probable que los gerentes entiendan la necesidad de mejorar los protocolos de muestreo y c\u00f3mo son implementados. Al final del curso, los asistentes estar\u00e1n mejor equipados para presentar las ventajas econ\u00f3micas de un buen muestreo. Por lo tanto, el curso es un pre-requisito para la inversi\u00f3n bancaria: los banqueros deben escuchar y confiar la Teor\u00eda de Muestreo.<\/p><p>\u00a0<\/p><h4>LO QUE VAS A APRENDER:<\/h4><ul><li>Los nueve tipos de errores de muestreo, c\u00f3mo se desarrollan y c\u00f3mo minimizarlos; \u00a1la mayor\u00eda puede enumerar solo dos!.<\/li><li>Exactitud de muestreo, para que pueda rechazar sistemas de muestreo que nunca realizar\u00e1n un trabajo satisfactorio.<\/li><li>Familiarizarte con las pruebas necesarias a ser llevadas a cabo en minas y plantas para optimizar todos tus protocolos de muestreo.<\/li><li>Seleccionar los objetivos de calidad de datos adecuados para los par\u00e1metros operativos, que son una medida de supervisi\u00f3n continua de gran valor para minimizar su costo de operaci\u00f3n.<\/li><li>Apreciar mejor el valor de los datos cronol\u00f3gicos existentes que les permiten controlar mejor cualquier proceso. Esta informaci\u00f3n es valiosa para la administraci\u00f3n en la identificaci\u00f3n de problemas estructurales que conducen a p\u00e9rdidas financieras innecesarias.<\/li><li>La variograf\u00eda es la clave para identificar las diversas fuentes de variabilidad que afectan los datos cronol\u00f3gicos de rutina. Descubrir\u00e1s el poder de la cronoestad\u00edstica.<\/li><li>Al usar los datos existentes, la variabilidad del muestreo y la medici\u00f3n debe estar claramente separada de las tendencias y ciclos del proceso. A menos que se haya hecho bien, la mejora continua del proceso seguir\u00e1 siendo esquiva.<\/li><li>El uso cuidadoso de la media m\u00f3vil, especialmente, sus funciones auxiliares, pueden ayudarlo a minimizar el efecto del muestreo deficiente y la precisi\u00f3n de la medici\u00f3n.<\/li><li>Los diagramas de diferencias relativas pueden claramente mostrar la presencia de sesgos condicionales del muestreo y de los laboratorios.<\/li><li>Conocer la debilidad de los est\u00e1ndares actuales de muestreo: son obsoletos y no est\u00e1n en l\u00ednea con la teor\u00eda de muestreo.<\/li><li>Estar actualizado sobre los desarrollos de muestreo expuestos en ocho Conferencias Mundiales de Muestreo y Mezcla.<\/li><\/ul><h4>TEMARIO DEL CURSO<\/h4><p>\u00a0<\/p><h5>INTRODUCCI\u00d3N<\/h5><ul><li>Conceptos estad\u00edsticos fundamentales utilizados en la teor\u00eda del muestreo y en las pr\u00e1cticas de muestreo.<\/li><li>Nueve tipos de errores de muestreo: debe abordar uno a la vez, de lo contrario, el muestreo ser\u00e1 casi siempre inv\u00e1lido.<\/li><li>Heterogeneidad de componentes principales y de traza.<\/li><li>Ejemplos de p\u00e9rdidas financieras comunes debido a malas pr\u00e1cticas de muestreo.<\/li><li>Definici\u00f3n de objetivos de calidad de datos.<\/li><li>Presentaci\u00f3n de una nueva estrategia de calidad basada en Objetivos de Calidad de Datos.<\/li><li>Sinergia entre los objetivos de calidad de los datos y los protocolos de muestreo.<\/li><li>Definici\u00f3n de t\u00e9rminos y s\u00edmbolos b\u00e1sicos.<\/li><\/ul><h5>TEOR\u00cdA Y PR\u00c1CTICA DE MUESTREO<\/h5><ul><li>Errores generados por pesos de muestra.<\/li><li>Optimizaci\u00f3n de protocolos de muestreo.<\/li><li>Descripci\u00f3n de las pruebas de heterogeneidad para un caso normal y para un caso dif\u00edcil.<\/li><li>Errores generados por la segregaci\u00f3n.<\/li><li>Implementaci\u00f3n pr\u00e1ctica de muestreo.<\/li><li>Revisi\u00f3n de las fuentes de sesgos de muestreo.<\/li><li>Exploraci\u00f3n del efecto Nugget \u201cefecto pepita\u201d.<\/li><li>Selecci\u00f3n de grados de corte, realistas y econ\u00f3micos.<\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">Revisi\u00f3n detallada de los sistemas de muestreo existentes:<\/span><\/li><\/ul><ol><li><span style=\"background-color: transparent;\">Durante la exploraci\u00f3n (n\u00facleo de diamante, RC, &#8230;)<\/span><\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">En minas (barrenos, &#8230;)<\/span><\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">En plantas (sistemas de corriente cruzada, sondas in-stream, sinfines, &#8230;)<\/span><\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">En laboratorios (divisores, trituradores, pulverizadores, palas, cucharas, esp\u00e1tulas, &#8230;)<\/span><\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">Para el muestreo de productos en instalaciones de env\u00edo<\/span><\/li><li><span style=\"background-color: transparent;\">Para muestreo del medioambiente.<\/span><\/li><\/ol><ul><li>Precisi\u00f3n de Monitoreo y precisi\u00f3n de los protocolos de muestreo y submuestreo.<\/li><li>Cuantificar el elevado costo de la precisi\u00f3n de muestreo.<\/li><li>Sugerencias para mejores est\u00e1ndares de muestreo.<\/li><\/ul><h5>PROBLEMAS DE RECONCILIACI\u00d3N ENTRE EL MODELO GEOL\u00d3GICO, LA MINA Y LA PLANTA<\/h5><ul><li>El mito de la reconciliaci\u00f3n.<\/li><li>Identificaci\u00f3n de las principales fuentes de problemas de reconciliaci\u00f3n.<\/li><li>Aprovechar los datos existentes es una mina de oro de oportunidades.<\/li><li>Comprender los diferentes tipos de heterogeneidad y la variabilidad que generan.<\/li><li>Sea proactivo a trav\u00e9s del pensamiento estad\u00edstico efectivo.<\/li><\/ul><h5>PRIORIDADES DE LA GERENCIA<\/h5><ul><li>Encontrar las causas de los problemas y propiedades estructurales con las que debe convivir.<\/li><li>Ocuparse en minimizar las causas de los problemas.<\/li><li>Encontrar los efectos de los problemas y las propiedades circunstanciales que no pueda controlar.<\/li><li>Ahorrar dinero gastando menos en los efectos de problemas.<\/li><li>Manejar costos visibles<\/li><\/ul><ol><li><span style=\"background-color: transparent;\">Lugares de prioridad hist\u00f3ricos de costo visible<\/span><\/li><li>El punto de vista del contador<\/li><li>Descubrir costos invisibles<\/li><li>El costo elevado de la variabilidad de grado de los constituyentes<\/li><li>Reconciliar puntos de vista estad\u00edsticos y contables.<\/li><\/ol><h5>INTRODUCCI\u00d3N A LA CRONOESTAD\u00cdSTICA<\/h5><ul><li>Revisi\u00f3n cr\u00edtica de los modos de muestreo y medici\u00f3n: aleatorio sistem\u00e1tico, aleatorio estratificado y aleatorio.<\/li><li>Introducci\u00f3n al control del proceso estad\u00edstico variogr\u00e1fico.<\/li><li>Variograf\u00eda avanzada.<\/li><li>Introducci\u00f3n al control del proceso estad\u00edstico variogr\u00e1fico.<\/li><\/ul><h5>LA MEDIA M\u00d3VIL, UNA HERRAMIENTA PRAGM\u00c1TICA, SIMPLE, PERO DELICADA<\/h5><ul><li>Qu\u00e9 cantidad promediada es apropiado.<\/li><li>El ruido aleatorio.<\/li><li>El dato corregido.<\/li><\/ul><h5>EL GR\u00c1FICO DE DIFERENCIA RELATIVA: LA MEJOR HERRAMIENTA PARA EL CONTROL DE CC<\/h5><ul><li>Detecci\u00f3n de un sesgo condicional en funci\u00f3n de tiempo.<\/li><li>Detecci\u00f3n de un sesgo condicional en funci\u00f3n de aumentar el contenido de los constituyentes.<\/li><\/ul><h5>UNA ESTRATEGIA DE MEJORA PARA EL MUESTREO EFECTIVO<\/h5><ul><li>Aprender sobre la Teor\u00eda de Muestreo y Pr\u00e1cticas de Muestreo.<\/li><li>Sistemas de muestreo de referencia utilizadas para el Balance de Material.<\/li><li>La debilidad de las pruebas de sesgo de muestreo.<\/li><\/ul><h4>Dr. FRANCIS PITARD<\/h4><p>Es un consultor experto en Muestreo, Control de Proceso Estad\u00edstico y en Gerenciamiento de Calidad. Es presidente de la Consultora Francis Pitard Sampling Consultants (www.fpscsampling.com) y Director T\u00e9cnico de Mineral Stats Inc. (www.mineralstats.com) en Broomfield, Colorado USA. Brinda servicios de consultor\u00eda en diversos pa\u00edses. Dr. Pitard cuenta con seis a\u00f1os de experiencia en la Comisi\u00f3n Francesa de Energ\u00eda At\u00f3mica y quince a\u00f1os en Amax Extractive R&amp;D. Ha ense\u00f1ado la Teor\u00eda de Muestreo, Control Estad\u00edstico de Procesos y Administraci\u00f3n de la Calidad Total en las instalaciones de Educaci\u00f3n Continua de la Escuela de Minas de Colorado, la Fundaci\u00f3n de Minas Australiana, para la Facultad de Minas de la Universidad de Chile y la Universidad de Witwatersrand en Sud\u00e1frica. Cuenta con un Doctorado en Tecnolog\u00eda de la Universidad de Aalborg en Dinamarca. Obtuvo la prestigiosa Medalla de Oro Pierre Gy a la excelencia por promover y educar sobre la Teor\u00eda de Muestreo (Cape Town, Sud\u00e1frica, 2009). Es consultor e instructor de InterMet.<\/p><p>\u00a0<\/p><\/section><\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"has_eae_slider elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c3912fb\" data-eae-slider=\"54148\" data-id=\"c3912fb\" data-element_type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9bfe3e elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c9bfe3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/pagolink.niubiz.com.pe\/pagoseguro\/INTERMET\/1157038\/info\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">\u00a1 PAGAR AHORA !<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9048dd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f9048dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h5 style=\"text-align: center;\"><b>PRECIO : US$ 1500<\/b><\/h5>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc1e5f9 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"fc1e5f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-110cee0 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"110cee0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6ccc0c elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"d6ccc0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TEOR\u00cdA DE MUESTREO, PR\u00c1CTICAS DE MUESTREO &#8211; ERRORES A EVITAR Y OPORTUNIDADES QUE APROVECHAR &#8211; Versi\u00f3n 2022 OBJETIVOS Un muestreo deficiente, compuesto por un submuestreo de laboratorio deficiente, conlleva a tener geoestad\u00edsticas cuestionables y genera graves problemas de conciliaci\u00f3n entre el modelo geol\u00f3gico, la mina y las estimaciones de planta. 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