1. INTRODUCCION
2. ATRIBUTOS SISMICOS
2.1. ATRIBUTOS DE TRAZA O BASADOS EN MUESTRAS
2.1.1. TRANSFORMADA DE HILBERT
2.1.2. ATRIBUTOS DE TRAZA
3. UTILIZACION DE TRANSFORMACIONES MULTIATRIBUTOS PARA PREDECIR PROPIEDADES DE REGISTROS DE POZO SOBRE LA BASE DE ATRIBUTOS SISMICOS DE TRAZA
3.1.- REGRESION LINEAL MULTIATRIBUTO
3.2.- GRAFICOS DE DISPERSION
3.3.- EXTENSION AL PROBLEMA MULTIATRIBUTO
3.4.- USO DE OPERADORES DE CONVOLUCION
3.5.- IMPEMENTACION ALGORITMICA: REGRESION PASO A PASO
3.6.- REDES NEURONALES
3.6.1.- MULTI-LAYER FEED FORWARD NEURONAL NETWORK (MLFN)
3.6.2.- REDES NEURONALES PROBABILISTICAS (PNN)
4.- ANALISIS DEL ERROR Y VALIDACION DE LOS PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION
5.-ESTADISTICA MULTIVARIADA. ANALISIS DE ATRIBUTOS DE VENTANA
5.1.-INTRODUCCION
5.2. ANALISIS DISCRIMINANTE
5.3. ANALISIS AGRUPAMIENTO
5.3.1. ANALISIS AGRUPAMIENTO. MEDIDAS DE SIMILARIDAD ESTADISTICA MULTIVARIADA
5.3.2. METODOS DE AGRUPAMIENTO JERARQUICO
5.3.2.1. ALGORITMO DE AGRUPAMIENTO JERARQUICO
5.3.2.2. ALGORITMO DE WARD
5.3.2.3. OBSERVACIONES
5.3.3. METODOS DE AGRUPAMIENTO NO - JERARQUICOS
5.3.3.1. METODOS “K-MEANS”
5.4. ANALISIS FACTORIAL
6.-APLICACIÓN DE TECNICAS DE REDES NEURONALES EN EL CO-MODELADO DE PROPIEDADES ELECTRICAS A PARTIR DE ATRIBUTOS SISMICOS
6.1.- INTRODUCCION
6.2.-ALGORITMO FNN. Aproximación del mapa de redes neuronales
6.3.-RUIDO COHERENTE: Efecto sobre el mapa neuronal
6.4.-RUIDO ALEATORIO: Efecto sobre el mapa neuronal
APENDICE I. ORGANIZACION Y DESCRIPCION DE DATOS MULTIVARIADOS
APENDICE II ELEMENTOS DE ALGEBRA LINEAL
APENDICE III. DISTRIBUCION NORMAL MULTIVARIADA
