斑岩矿储量预测是地质勘查工作中的重要环节，它关系到矿山开发的经济效益和资源可持续利用。概率统计法是常用的一种预测方法，尤其在处理大量矿床储量与品位数据时，能够提供较为准确的评估结果。这种方法的核心在于利用数学统计模型来描述矿石量和品位的分布规律。
在斑岩矿的储量预测中，首先需要收集到原始的矿床储量与品位数据，这些数据是进行后续分析的基础。通过对这些数据进行整理和分析，可以得到矿石量对数值的分布表。对数值的使用有助于将不同数量级的数据拉到同一尺度上，使得统计分析更为方便。
接下来，利用MATLAB这样的高级计算工具，可以进行正态分布密度函数的拟合计算。正态分布，又称为高斯分布，是自然界中广泛存在的一种统计分布，其形状由均值（μ）和标准差（σ）两个参数决定。在矿床储量预测中，我们得到矿石量的正态分布参数为μ=1.4671，σ=0.9695。这意味着矿床的矿物量在统计意义上呈现出正态分布，其中μ代表平均值，反映了矿床的平均水平；而σ表示数据的离散程度，越小表明数据越集中。
同样，对于品位的分布，拟合出的正态曲线参数为μ=-0.1792，σ=0.1793。品位是对矿石经济价值的关键指标，μ为品位的期望值，σ则刻画了品位波动的程度。通过这两个参数，我们可以建立矿床品位的正态分布模型，进而对品位的可能范围进行预测。
然而，在实际应用中，有时会遇到一些不确定因素，例如文献中提到的L无法确定，这可能会影响到储量预测中的关键公式M。M通常涉及到矿床储量的数学表达式，它通常与矿石量、品位以及开采的经济和技术条件有关。在L缺失的情况下，我们无法直接得出M的具体形式，这可能需要借助其他统计方法或者补充地质资料来解决。
斑岩矿储量预测之概率统计法是一种科学严谨的方法，它依赖于矿床数据的质量和统计分析的精确性。通过MATLAB等工具进行正态分布拟合，可以揭示矿石量和品位的内在规律，为矿山的规划与开发提供可靠的数据支持。但同时，这种方法也需要注意数据的完整性和模型的适用性，以及处理不确定性因素带来的挑战。
