Backtransforming Rank Order Kriging Estimates

Resumo

A krigagem de dados apresentando distribuições com assimetria positiva deve ser evitada devido à forte influência dos poucos valores altos nas estimativas resultantes. A solução é a transformada de dados que muda a forma da distribuição original para uma distribuição simétrica. A krigagem dos dados transformados é realizada e então transformada de volta para a escala original de medida. Nesse artigo, nós examinamos a transformada uniforme que resulta em uma distribuição uniforme. A krigagem ordinária de dados uniformes resulta numa distribuição em forma de sino, haja vista as caudas da distribuição terem sido perdidas no processo de estimativa devido ao efeito de suavização. A transformada reversa dos valores apresentando essa distribuição em sino resultará em estimativas enviesadas. Portanto, a solução proposta nesse artigo passa pela correção do efeito de suavização das estimativas ranqueadas antes de transformá-las para a escala dos dados originais. Os resultados obtidos mostraram que esse algoritmo é confiável e as estimativas transformadas para a escala original não são enviesadas em relação aos dados amostrais.