Estimating the Sampling Error From the Covariogram of Spatially Correlated Data

Abstract

O erro amostral total associado com um conjunto de amostras tem um papel central na seleção do método estatístico a ser utilizado para extrair informação desses dados com ruído. No entanto, é comum que a magnitude desses erros amostrais seja desconhecida porque medições diretas desse erro não estão disponíveis. No presente artigo apresentamos um método sólido do ponto de vista matemático para estimar o erro amostral diretamente de observações especialmente correlacionadas. O método se baseia na diferença entre a variância global e a interseção do eixo-y do covariograma calculado para os mesmos dados. As provas matemáticas são desenvolvidas e sua performance é analisada ao se aplicar o método para cinco variáveis de amostras de sedimento corrente de uma campanha geoquímica multivariada. A proximidade entre o erro inferido e o valor experimentalmente medido por replicatas de campo foi satisfatório.