Martn A. Daz Viera

c) Una vez conocida la meseta del variograma se puede calcular usando la expresin:

( )cS z (Z cF z ) ( ) ( )0.5 0.25 ( )Z c c M cF z signo z z S z= + (4.48) Este puede ser interpretado como una probabilidad bivariada:

[ ]{ } [ ]{ }( , ) 0.5 Pr ( ) , ( ) 0.5 Pr ( ) , ( )I c c c c ch z Z x z Z x h z Z x h z Z x z = > + + + > (4.49)

Los variogramas de indicador ( , )I h z c son estimados para cada valor de corte dado , de la misma manera que se procede usualmente en la estimacin de los variogramas de

funciones aleatorias intrnsecas. Hay que hacer notar que stos son mas robustos, es decir,

son menos sensibles a la presencia de valores extremos (outliers)

cz

4.9.3 Estimacin de la funcin de distribucin de probabilidad acumulativa

El propsito de transformar los datos originales mediante las variables indicador es para

usar las variables indicador para estimar la funcin de probabilidad acumulativa

. Las funciones de probabilidad estimadas se obtienen mediante

combinaciones lineales de la funcin indicador. Esta funcin es la proporcin exacta de

valores, dentro de cualquier rea A, de una variable

( )Z cF z*( , )cA z

(Z x)*( ,

, menores que el valor de corte

. Si la medida de probabilidad es usada, el valor de puede ser tomado

como la probabilidad de que un parmetro estimado sea menor que el valor de corte.

cz )cA z

La forma del estimador de est dado por: ( , )cA z

(4.50) *1

( , ) ( ) ( , )n

c cA z z i x z

=

= ccon la condicin para el no sesgo,

(4.51) 1

( ) 1n

cz

=

=donde son los pesos. ( )cz

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