Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
При моделировании вариограмм можно изучить и количественно определить автокорреляцию. В геостатистике это называется пространственное моделирование, также известное, как структурный анализ или вариография. В пространственном моделировании вариограммы необходимо начинать с графика эмпирической вариограммы, рассчитанной как,
Semivariogram(distance h) = 0.5 * average [ (value at location i– value at location j)2]для всех пар местоположений, разделенных расстоянием h. Формула рассчитывает половину квадрата разницы между значениями парных точек. Расположение всех пар быстро становится неуправляемым. Вместо размещения каждой пары, они группируются в lag bins. Например, вычислите среднюю вариограмму для всех пар точек, расположенных друг от друга дальше 40 метров, но меньше 50 метров. Эмпирическая вариограмма — это диаграмма средних значений вариограммы на оси y и расстояние (или лаг) на оси x (см. диаграмму ниже).
Опять же, это является характерным стационарным предположением, допускающим выполнение репликации. Таким образом, можно использовать среднее значение, полученное по формуле вариограммы.
После создания эмпирической вариограммы, можно подобрать модель к точкам, формирующим эмпирическую вариограмму. Моделирование вариограммы аналогично побору линии по методу наименьших квадратов в регрессионном анализе. Выберите функцию, которая служит моделью, например, сферического типа, которая сначала растет, а затем выравнивается для больших расстояний (превышающих конкретный диапазон).
Задачей является рассчитать параметры кривой для минимизации отклонений от точек согласно некоему критерию. Есть большой выбор моделей вариограмм.