Estimadores de Semivariância: Uma Revisão - Félix, Vinícius Basseto; Gonzatto Júnior, Oilson Alberto; Rossoni, Diogo Francisco; Henriques, Marcos Jardel (Ciência e Natura, 2016)
A Geoestatística é um ramo da estatística responsável pela incorporação e entendimento das dependências espaciais na modelagem de variáveis georreferenciadas. Na busca pelo melhor modelo ajustado, tem-se o desafio de desenvolver e dominar um ferramental que permita a análise, e quantificação, da variabilidade espacial do fenômeno em estudo por meio de modelagens específicas, para isso, é comum fazer uso de medidas de correlação espacial como covariância, correlação e, especialmente, semivariância, uma medida resumo da variabilidade e dependência espacial. É então essencial um bom ajuste do semivariograma, e um estimador adequado para a semivariância é necessário para este ajuste. Uma vez que a maioria dos métodos de estimação em Geoestatística e algoritmos de simulação requerem um modelo teórico ajustado a uma semivariância empírica, objetivou-se expor as construções, deduções e a ideia geral que determina a adequabilidade dos principais estimadores de semivariância a fim de prover a melhor decisão a ser tomada. Portanto, este texto apresenta uma revisão de oito estimadores de semivariância: Clássico de Matheron, Robusto de Cressie e Hawkins, das Medianas de Cressie, das Diferenças de Haslett, Altamente Robusto de Genton, Pairwise, New-1 (MW1) e New-2 (MW2).