Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.
Die Z-Transformation (NST, Normal-Score-Transformation) unterscheidet sich in mehrerlei Hinsicht von Box-Cox-, Arkussinius- und logarithmischen Transformationen (im Folgenden kurz BAL-Transformationen genannt):
- Die NST-Funktion passt sich an jedes einzelne Dataset an, während die BAL-Transformationen dies nicht tun (z. B. wird bei der logarithmischen Transformation immer der natürliche Logarithmus der Daten verwendet).
- Mit der NST soll eine Normalverteilung der Zufallsfehler der gesamten Population (und nicht nur der Stichprobe) erreicht werden. Daher ist es wichtig, dass die kumulative Verteilung der Stichprobe die tatsächliche kumulative Verteilung der gesamten Population exakt widerspiegelt (dies erfordert eine korrekte Beprobung der Population und ein eventuelles Declustering, um eine präferenzielle Stichprobenerfassung an einigen Positionen des Untersuchungsgebiets zu berücksichtigen). Die BAL-Transformationen hingegen wirken sich auf die Stichprobendaten aus und können das Ziel haben, die Varianz zu stabilisieren, die Schiefe zu korrigieren oder die Verteilung näher an die Normalverteilung zu bringen.
- Die NST muss nach der Trendbereinigung der Daten erfolgen, damit die Kovarianz und die Semivariogramme nach der Trendkorrektur bei den Residuen berechnet werden können. Im Gegensatz dazu wird mit den BAL-Transformationen versucht, Beziehungen zwischen der Varianz und dem Trend zu entfernen. Deshalb können Sie optional den Trend entfernen und räumliche Autokorrelation modellieren, nachdem eine BAL-Transformation auf die Daten angewendet wurde. Eine häufige Folge dieses Prozesses sind annähernd normalverteilte Residuen, obwohl dies im Gegensatz zur NST-Transformation bei den BAL-Transformationen nicht spezifisch beabsichtigt ist.