No, non dici cavolate ma sei caduto in un tipico trabocchetto.

Allora, qc segue la lognormale e questo è ormai accettato a meno di casi specifici particolari.

qc,k lo puoi trovare con il mio foglio parificando il parametro a Cu o Es o Ed etc, tutti modellati con la lognormale.

In genere uno strato omogeneo ha >= 5 dati, per cui il caso di dato singolo non ti interessa.

Se utilizzi il qc,k per trovare il phi,k incorri in un errore sostanziale: la formula di trasformazione qc-phi non è lineare, bensì logaritmica, quindi la trasformazione non è varianza-invariante, ossia la varianza viene distorta ed avrai un risultato diverso da quello del caso: correliamo ogni qc al rispettivo phi e dopo usiamo i phi per trovare phi_k.

Se invece la trasformazione è lineare, è come dire varianza-invariante e il procedimento di cui parli, vera scorciatoia, risulta corretto.

una trasformazione lineare è ad esempio quella qc-Cu


"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)