﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه زمین شناسی ایران</JournalTitle>
      <ISSN>1735-7128</ISSN>
      <Volume>18</Volume>
      <Issue>70</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2024</Year>
        <Month>8</Month>
        <Day>20</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle> Spurious Correlation and the Closure Property of Compositional Data in Geological Sciences</ArticleTitle>
    <VernacularTitle> 	همبستگی کاذب و خاصیت بسته بودن داده‌های ترکیبی در علوم زمین</VernacularTitle>
    <FirstPage>19</FirstPage>
    <LastPage>28</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName> حمید</FirstName>
        <LastName> قربانی</LastName>
        <Affiliation>استادیار گروه آمار، دانشگاه کاشان، دانشکده علوم ریاضی، کاشان</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2024</Year>
      <Month>8</Month>
      <Day>27</Day>
    </History>
    <Abstract>&lt;p&gt;In the field of earth sciences, measurements typically yield compositional data that has a property known as closedness. The application of common statistical methods to compositional data results in the exclusion of spurious correlations, which in turn yields findings that are not representative of the underlying data. This article presents a set of transformations for the opening of closed systems of compositional data. These transformations include the additive logarithmic ratio (alr), the centered logarithmic ratio (clr), and the isometric logarithmic ratio (ilr). All of the aforementioned transformations are defined in terms of logarithms of ratios. The clr transformation was then applied to a soil chemical data set. The results of applying cluster analysis on the clr-transformed data were also analyzed using Spearman's correlation coefficient matrix as distance. Furthermore, the impact of the clr transformation on spurious correlations, skewness, and outliers in the data was evaluated using R statistical software.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;داده&amp;zwnj;های ترکیبی که معمولا نتیجه اندازه&amp;zwnj;گیری&amp;zwnj;ها در علوم زمین هستند، خاصیت مهمی به نام بسته بودن دارند. پژوهشگرانی که بدون توجه به این خاصیت، از روش&amp;zwnj;&amp;zwnj;های متداول آماری با اعمال تبدیل&amp;zwnj; لگاریتمی برای تعدیل چولگی و یا نرمال&amp;zwnj;کردن داده&amp;zwnj;ها استفاده می&amp;zwnj;کنند در واقع وجود همبستگی کاذب در داده&amp;zwnj;&amp;zwnj;های ترکیبی را نادیده&amp;zwnj; می&amp;zwnj;گیرند که این باعث نتایج آماری نادرست می&amp;zwnj;شود. در این مقاله بعد از معرفی داده&amp;zwnj;های ترکیبی و خاصیت بسته بودن آنها، تبدیل&amp;zwnj;هایی برای باز کردن سیستم بسته داده&amp;zwnj;ها معرفی شده&amp;zwnj;اند. این تبدیل&amp;zwnj;ها عبارت&amp;zwnj;اند از تبدیل نسبت لگاریتمی جمعی، تبدیل نسبت لگاریتمی مرکزی شده و تبدیل نسبت لگاریتمی ایزومتریک که همگی برحسب لگاریتم نسبت&amp;zwnj;ها تعریف می&amp;zwnj;شوند. بعد از معرفی و برشمردن مزایا و معایب این&amp;zwnj; تبدیل&amp;zwnj;ها نسبت به &amp;zwnj;همدیگر، یکی از آنها به نام تبدیل clr روی یک مجموعه داده مربوط به آنالیز شیمیایی خاک اعمال شده&amp;zwnj; است. بعلاوه نتایج اعمال تحلیل خوشه&amp;zwnj;ای بر داده&amp;zwnj;های تبدیل شده با استفاده از ماتریس ضرایب همبستگی اسپیرمن به عنوان ماتریس فاصله مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین تأثیر اعمال تبدیل clr بر حذف همبستگی کاذب، تعدیل چولگی و نقاط پرت در داد&amp;zwnj;ه&amp;zwnj;ها با کمک برخی نمودارهای آماری و با استفاده از نرم&amp;zwnj;افزار آماری R بررسی شده است.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">داده‌های ترکیبی و  خاصیت بسته بودن آنها، تبدیل‌های لگاریتم نسبتی،  روش‌های آماری استوار ، همبستگی کاذب</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://geology.saminatech.ir/ar/Article/Download/47797</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>