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地统计假定研究区域中的所有值都为随机过程的结果。随机过程并不表示所有事件都是独立的，与每次抛掷硬币的过程一样。地统计基于非独立随机过程。
在空间或时态背景下，这种依赖性称为自相关。
非独立随机过程的预测
在地统计中，存在两个关键任务：找到依存规则和进行预测。进行预测的前提是了解依存规则。
克里金法基于两个任务：(1) 用半变异函数和协方差函数估算统计相关性（称为空间自相关）值，(2) 使用未知值的概化线性回归方法（克里金法）进行预测。由于这两个任务是不同的，因此可以确定地统计使用了两次数据：第一次是估算空间自相关，第二次是进行预测。
了解平稳性
通常，统计数据依赖于对复制的某种设想，根据这种设想可以确信能够获得估计值，而且可以从反复进行的观测中了解到估计值的变化和不确定性。
在空间设置中，平稳性的设想用于获得必要的复制。平稳性通常是对空间数据的合理假设。存在两种类型的平稳性。一种平稳性是平均值平稳性，它假定平均值在样本间为常量，且与位置无关。
第二种类型的平稳性是协方差的二阶平稳性，它还是半变异函数的内在平稳性。二阶平稳性假定距离相同但方向不同的任意两点（无论您选择了哪两点）之间的协方差都相同。协方差取决于任意两个值之间的距离，而不取决于它们的位置。对于半变异函数，内在平稳性假定在距离相同而方向不同的任意两点（无论您选择了哪两点）之间，差值的方差都相同。
二阶平稳性和内在平稳性是获得复制以估计依赖性规则的必要假设，使您可以做出预测和评估预测中的不确定性。请注意，是空间信息（任意两点之间的相似距离）提供了复制。