Variogrammi
Stationääriset satunnaiskentät > Stationäärisyyksiä

Vahva stationäärisyys (engl. Stationary random function) tarkoittaa sitä, että jokainen satunnaiskentän satunnaismuuttuja on jakaumaltaan identtinen toisen satunnaismuuttujan kanssa ja että mikä tahansa satunnaismuuttujien kokoelman yhteisjakauma on identtinen missä tahansa muualla avaruudellisesti samoin järjestäytyneen satunnaismuuttujaparven yhteisjakaumaan kanssa. Yksinkertainen seuraus on, että kaikki satunnaismuuttujien momentit ovat samat ja niistä erityisesti odotusarvo ja kovarianssi. Jos odotusarvo on äärellisinä olemassa ja se on  E[Z(x)]=m, voidaan odotusarvo vähentää jokaisen satunnaismuuttujan arvosta pois  Y(x)=Z(x)-m. Näin saadun modifioidun satunnaiskentän satunnaismuuttujien  Y(x) odotusarvoksi tulee nolla  E[Y(x)]=0. Kovarianssi pisteiden  x ja  y=x+h välille lasketaan silloin
jolloin varianssi tulee olla arvoltaan sama kuin kovarianssi etäisyydellä  h=0 eli
Viimeinen ehto on myös kovarianssifunktion olemassaoloehto, sillä sitä ei ole olemassa ilman äärellistä varianssia. Vahvasti stationäärisen satunnaiskentän riippuvuusilmiö levittäytyy samanlaisena läpi avaruuden sen eri suunnissa ja on helposti määritettävissä tilastollisin keinoin. Käytännön sovellutuksissa tällaisia kenttiä ei kuitenkaan juuri tavata ja siksi työhypoteesiksi otetaan heikommin stationäärisiä satunnaiskenttiä.
Heikosti stationäärinen (engl. Second order stationary hypothesis) satunnaiskenttä ei ole yhtenäisesti jakautunut, koska satunnaiskentän satunnaismuuttujilla on vain samat odotusarvot ja varianssit (kaksi ensimmäistä momenttia) muttei samoja jakaumia. Tämä vastaa monien kenttätöiden tuloksia, jossa tilastoanalyysin tuloksena onnistutaan saadaan vain kaksi ensimmäistä momenttia. Muita satunnaiskentän piirteitä ei aina ole käytettävissä. Tarkemmissa geostatistisissa analyyseissä pyritään selvittämään vielä satunnaismuuttujien riippuvuuden määrä ja laatu. Lisäselvityksen tuloksena esitetään usein korrelogrammi tai kovarianssifunktio, jotka ilmaisevat pitoisuuden tai muun suureen jatkuvuuden määrää ja laatua. Tämäkään stationäärisyys ei kaikissa kenttätöissä toteudu. Esimerkiksi odotusarvo voi riippua paikasta eikä ole kaikkialla vakio ja eräillä kentillä satunnaismuuttujien varianssi kasvaa tutkimuskentän laajentuessa. Varianssi voi siis olla ääretön äärettömän laajalla tutkimuskentällä. Seuraava satunnaiskentän stationäärisyysehto onkin tällaisia tapauksia varten.
Sisäisesti stationäärinen (engl. Intrinsic hypothesis) satunnaiskenttä määritellään modifioidun satunnaiskentän avulla. Jos satunnaiskentän satunnaismuuttujien erotukset muodostavat heikosti stationäärisen satunnaiskentän, voivat erotusten varianssit olla äärellisinä olemassa. Näitä tapauksia varten lasketaan satunnaismuuttujien välisten riippuvuuksien määrä variogrammin avulla. Variogrammissa tietyn erotusvektorin erottamien satunnaismuuttujien varianssi muodostaa variogrammifunktion yhden arvon. Laskemalla kaikkien eri etäisyydellä olevien satunnaismuuttujien erotuksen varianssin saadaan variogrammin kaikki arvot.
Koska variogrammi kehitettiin nimeen omaan sisäisesti stationäärisen satunnaiskentän riippuvuusfunktioksi, käytetään sitä siinä kovarianssifunktion sijasta. Se on kuitenkin myös käyttökelpoinen stationäärisemmissä satunnaiskentissä, joten seuraavassa käsitellään sen ominaisuuksia myös niissä.