Em 1998, Genton propôs, um estimador de variograma que seria robusto em relação à presença de valores discrepantes (outliers) e o comparou com os estimadores propostos por Matheron e Cressie-Hawkins. Lark (2000) estendeu os resultados, avaliando o desempenho dos estimadores na presença de não-normalidade. Entretanto, ambos os trabalhos trataram apenas do modelo de variograma esférico e com algumas limitações. Nesse artigo, quatro estimadores de variogramas, incluindo o de Genton, são comparados através de simulação de Monte Carlo. Dados sem e com outliers foram simulados, considerando os modelos de variograma esférico, exponencial e senoidal. Os resultados mostraram que os estimadores de Genton e o da Mediana são melhores para dados com outliers, enquanto que o de Matheron e o de Hastlett são melhores para dados sem outliers, sendo o último adequado apenas para o caso de análise de séries temporais.
Estatística espacial; estimadores robustos e não-robustos de variogramas; dados discrepantes
