Examiner la distribution de vos données

Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.

La plupart des méthodes d’interpolation fournies par Geostatistical Analyst n’exigent pas que les données soient distribuées normalement, même si dans ce cas, la carte de prévision risque de ne pas être optimale. Cependant, certaines méthodes de krigeage exigent que les données soient distribuées à peu près normalement (proche d’une courbe en forme de cloche). En particulier, les cartes des probabilités et de quantiles créées à l’aide d’un krigeage universel, ordinaire ou simple supposent que les données proviennent d’une distribution normale multivariée. En outre, les modèles de krigeage simple, qui sont utilisés comme base pour la simulation géostatistique (voir Simulations géostatistiques gaussiennes pour plus d’informations) doivent utiliser des données normalement distribuées ou inclure une transformation du score normal dans le cadre du modèle comme garantie.

Les données réparties normalement ont une fonction de densité des probabilités qui ressemble à celle illustrée dans le diagramme suivant :

L’histogramme est conçu pour vous permettre de découvrir la distribution de vos données et déterminer si vous devez utiliser une transformation. Pour en savoir plus sur les transformations disponibles, consultez Transformations Box-Cox, de l’arc sinus et logarithmique et Transformation du score normal.

Toutes les méthodes de krigeage reposent sur l’hypothèse de stationnarité. Cette hypothèse requiert, en partie, que toutes les valeurs de données proviennent de distributions qui présentent la même variabilité. Les transformations de données peuvent également servir à satisfaire cette hypothèse d’égalité de la variabilité. Pour plus d’informations sur la stationnarité, consultez Traitements aléatoires avec dépendance.