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Las funciones de semivariograma y covarianza son cantidades teóricas que no se pueden observar, por lo que se calculan a partir de los datos utilizando lo que se denominan funciones de semivariograma empírico y covarianza empírica. A menudo, puede obtener información sobre las cantidades examinando la forma en que se calculan. Tomemos, por ejemplo, todos los pares de datos con una distancia y dirección entre sí similares.
Para todos los pares de ubicaciones si y sj con una distancia y dirección entre sí similares, calcule
average[(z(si) - z(sj))2]
donde z(si) es el valor medido en la ubicación si.
Si los valores de todos los pares de ubicaciones si y sj están próximos entre sí, cabe esperar que z(si) y z(sj) tengan valores similares, de modo que, cuando calcule las diferencias y las eleve al cuadrado, el promedio debería ser pequeño. A medida que si y sj se alejen, es de esperar que sus valores sean menos similares, de modo que, cuando calcule las diferencias y las eleve al cuadrado, el promedio aumentará.
En la función de covarianza, para todos los pares de ubicaciones si y sj con una distancia y dirección entre sí similares, el software calcula
average [(Z(si)-)(Z(s j)-)],
donde z(si) es el valor medido en la ubicación si y el es el valor medio de todos los datos. Ahora, si los valores de todos los pares si y sj están próximos entre sí, se espera que tanto z(si) como z(sj) estén por encima del valor medio de o que estén por debajo del valor medio. En cualquier caso, su producto es positivo, de modo que, cuando promedia todos los productos, espera un valor positivo. Si s i y sj están muy separados, se espera que aproximadamente la mitad del tiempo los productos sean negativos y la mitad del tiempo sean positivos, por lo que espera que su promedio sea cercano a cero.