Funciones de semivariograma y covarianza empíricos
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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 s i y s j con una distancia y dirección entre sí similares, calcule
\(average[(z(s _{ \textit{i} } ) \space - \space z(s _{ \textit{j} } )) ^{2}]\)
donde z(s i) es el valor medido en la ubicación s i.
Si los valores de todos los pares de ubicaciones s i y s j están próximos entre sí, cabe esperar que z(s i) y z(s j) tengan valores similares, de modo que, cuando calcule las diferencias y las eleve al cuadrado, el promedio debería ser pequeño. A medida que s i y s j 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 s i y s j con una distancia y dirección entre sí similares, el software calcula
average [(Z(s i)- 
)(Z(s
j)- )],
donde z(****s i) es el valor medido en las ubicaciones s i y es la media de todos los datos. Ahora bien, si todos los pares s i y s j están cercanos entre sí, se espera que tanto z(s i) como z(s j) estén por encima de la media o ambos estén por debajo de la media. En cualquier caso, su producto es positivo, de modo que, cuando promedia todos los productos, espera un valor positivo. Si s i y s j 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.