Resumen de Estimating the sampling error from the covariogram of spatially correlated data

Victor Miguel Silva, Daniele Costa de Mesquita

• English

  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

• português

  The total sampling-error attached to a set of samples has a central role in the selection of the statistical method to extract information from this noisy data. However, commonly direct measurements of the sampling error are not available and then, the magnitude of the error is unknown. In this article, we present a mathematically sound solution for estimating the sampling error directly from spatially correlated observations. The method is based on the difference between the global variance and the inferred y-axis intercept of the covariogram computed from the same data. We developed the mathematical proofs of the method, and its performance is analyzed by applying it to five variables from a stream-sediments dataset of a multi-element geochemical survey. The estimated total sampling error is satisfactory close to the value experimentally measured by field replicates