Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Optimización de parámetros
Geostatistical Analyst ofrece la opción de optimizar, mediante el botón Optimizar 
, la salida de toda una variedad de modelos de interpolación. En todos estos modelos, la optimización se basa en minimizar el error cuadrático medio. El proceso de optimización de cada modelo se centra en sus parámetros más importantes.
El valor de potencia de IDW es el único parámetro de este modelo de interpolación que se utiliza en la optimización.
El valor de Parámetro kernel es el único parámetro de optimización variable utilizado con las Funciones de base radial.
El Factor de inflación de elevación en Kriging bayesiano empírico 3D se puede optimizar. El valor óptimo depende de muchos otros parámetros, por lo que se recomienda elegir el resto de parámetros antes de optimizar el factor de inflación de elevación.
La optimización también se utiliza en kriging para ayudar en el ajuste del modelo de semivariograma/covarianza/covarianza cruzada y se centra principalmente en el parámetro de rango. La optimización del modelo de semivariograma/covarianza se realiza asumiendo que se utiliza un modelo de semivariograma, que es isotrópico y que la vecindad de búsqueda es la predeterminada, con cuatro sectores. El parámetro Desplazamientos utilizado en cokriging se puede incluir en el proceso de optimización.
En la optimización de LPI, si el marcador de modo Avanzado se establece en Falso, el número de condición espacial no se utiliza en la optimización. El valor Bondad de ajuste se puede usar para determinar un modelo LPI que produce valores óptimos.
También es posible optimizar parámetros particulares para algunos de los modelos de interpolación. En el caso de LPI, se pueden optimizar los parámetros Ancho de banda y Umbral del número de condición espacial.
Existen varios parámetros de semivariograma en kriging que se pueden optimizar individualmente con el botón Automático 
en Geostatistical Wizard. Se calcula el error cuadrático medio de una serie de valores y se selecciona el parámetro con el menor valor de error cuadrático medio.