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El kriging ordinario presupone el modelo
Z(s) = µ + ε(s),donde µ es una constante desconocida. Uno de los principales problemas relacionados con el kriging ordinario es si el supuesto de una media constante es razonable. A veces, existen buenas razones científicas para rechazar este supuesto. Sin embargo, como método de predicción simple, presenta una flexibilidad notable. La siguiente figura es un ejemplo de una dimensión espacial:
Al parecer, los datos son valores de elevación recopilados en un transecto lineal que atraviesa un valle y una montaña. También parece que los datos son más variables a la izquierda y se vuelven más suaves a la derecha. De hecho, estos datos se simulan a partir del modelo de kriging ordinario con un valor medio constante de µ. El valor medio verdadero, pero desconocido se proporciona mediante la línea discontinua. Por tanto, se puede utilizar el kriging ordinario para los datos que parezcan presentar una tendencia. No hay forma de decidir, basándose solo en los datos, si el patrón observado es resultado de la autocorrelación (entre los errores ε(s) con µ constante) o la tendencia, en la cual µ(s) cambia junto con s.
El kriging ordinario puede usar semivariogramas o covarianzas (las formas matemáticas que utiliza para expresar la autocorrelación), usar transformaciones y eliminar tendencias y permitir un error de medición.