8.1 概要

バリオグラムは、データセット内の外れ値に影響を受けることがあるため、極値がひとつあると他のどの値と比較しても常に γ(h) を押し上げるような異常な形をしたバリオグラムがトレースされる場合があります。このような外れ値を特定する一つの方法は、分離距離間隔 (すなわちラグクラス) h ごとの分散クラウド (variance cloud) を描画することです。もうひとつの方法は、間隔毎の h 散布図 (h-Scattergram) を描画することです。

分散クラウドと h 散布図は、自己相関グラフにおける一対分散 (pairwise variance) の測量です。バリオグラムでは、このグラフの各ポイントが特定のラグクラスにおける全ポイント対のの平均セミバリアンスとしてあらわされます。h 散布図と分散クラウドにより、各クラスの平均セミバリアンスの計算に使用される個々のポイント対を確認できます。