| Revista: | Geociencias (Sao Paulo) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000329476 |
| ISSN: | 0101-9082 |
| Autores: | Yamamoto, Jorge Kazuo1 Chao, Li2 |
| Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Instituto de Geociencias, Sao Paulo. Brasil 2Tsinghua University, Institute of Hydrology and Water Resources, Beijing. China |
| Año: | 2009 |
| Volumen: | 28 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 121-128 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en inglés | In geostatistics some methods work under the strong hypothesis of multiGaussianity. Sequential Gaussian simulation and multiGaussian kriging are examples of these methods that require original data transformed into normal score. However, it does not guarantee that cumulative distributions functions for two, three or more points follow a Gaussian distribution as well. All available tests so far have used two-point statistics that is best described by a semivariogram function. If the test for two points is positive then the multiGaussian model can be adopted. In this paper two methods are tested with three samples drawn from an exhaustive data set. Results of these methods are compared each other and in conclusion one of them can be considered statistically robust |
| Resumen en portugués | Em geoestatística, alguns métodos trabalham sob a hipótese de multiGaussianidade. Simulação Gaussiana seqüencial e krigagem multiGaussiana são exemplos desses métodos que requerem os dados originais transformados para escores da distribuição normal. Contudo, isso não garante que as funções de distribuições acumulativas para dois, três ou mais pontos sigam uma distribuição Gaussiana também. Todos os testes, disponíveis até o momento, usam a estatística de dois pontos que é melhor descrita através da função variograma. Se o teste de dois pontos for positivo, então o modelo multiGaussiano pode ser adotado. Nesse trabalho, dois métodos são testados com três amostras retiradas de um conjunto completo. Os resultados desses métodos são comparados entre si e concluindo um deles pode ser considerado estatisticamente robusto |
| Disciplinas: | Geociencias, Matemáticas |
| Palabras clave: | Geología, Matemáticas puras, Geoestadística, Variogramas, Simulación de Gauss |
| Keyword: | Earth sciences, Mathematics, Geology, Pure mathematics, Geostatistics, Variograms, Gauss simulation |
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