Martn A. Daz Viera

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Este modelo es entonces adecuado para el problema prctico de la determinacin de

medidas de la dispersin de los valores observados ( )iMZ x , ya que las varianzas de la dispersin de ( )Z x pueden ser expresadas como una funcin del momento de segundo orden solamente (covarianza o variograma). Una simulacin entonces consiste

en obtener otra realizacin ( )SZ x de esta funcin aleatoria ( )Z x . Las dos realizaciones la real y la simulada difiere una de la otra en determinadas

localizaciones pero ambas pertenecen a la misma funcin aleatoria ( )Z x , es decir tienen la misma funcin de distribucin y los mismos momentos de primer y segundo

rdenes por lo se dice que son estadsticamente equivalentes.

El fenmeno simulado tiene la ventaja de ser conocido en todos los puntos y no

solamente en los puntos experimentales ( ){ }, 1,...,iMZ x i n= . Con frecuencia al fenmeno simulado se le llama "modelo numrico" del fenmeno real.

6.3 Condicionamiento Existe un nmero infinito de realizaciones que cumplen con la condicin de que sus valores

simulados coinciden con los valores experimentales, es decir

( ) ( ); 1,...,i iSC MZ x Z x i n = (6.1) donde ( )iMZ x es el valor muestral de la funcin aleatoria ( )Z x en el punto ix .

Esta condicin le confiere una cierta robustez a la simulacin condicionada ( )SCZ x con respecto a las caractersticas de los datos reales ( ){ }, 1,...,iMZ x i n= los cuales no son modelados explcitamente por la funcin aleatoria ( )Z x . Si por ejemplo un nmero suficiente de datos muestran una tendencia local entonces la simulacin condicional que

est basada incluso en un modelo estacionario reflejar la tendencia local en la misma zona.