因子克里金法（factor Kriging），理学-统计学-人文统计-【基本原理】，综合主成分分析与克里金技术的地质统计学方法。多元地质统计学的另一个重要研究内容是区域化因子的最优估计，即因子克里金法。区域化因子不仅反映了在给定的空间尺度上多元信息作为整体的基本面貌，而且使地质统计学与经典统计学相互沟通。因子分析是在变量间的相关矩阵的基础上进行的，而对区域化因子的估计则是在区域化矩阵的基础上进行的。因子克里金模型：令为服从二阶平稳的区域化变量，而且可以把表示为彼此正交的区域化因子的线性组合：由于彼此正交，因而有：对应有一个协方差函数，从而相对于区域化变量的协方差函数可分解为：式中为对应空间结构的基本值的平方。在给定空间结构的条件下，估计得活点上的区域化因子的估计量，它可表示为如下线性组合：其无偏条件是：由式（1）知：类似的有：据式（4）有：无偏条件可改写为：即：这样，权系数应满足的普遍条件为： ； 。当时，无须（6）式条件。因（7）式为结构变量的剩余，是肯定的。当时，必须将分解并给予不同，这时，应把（7）式看成是滤出局部均值后的结构变量的剩余。