Probability maps are useful to analyze ores or contaminants in soils and they are helpful to make a decision during exploration work. These probability maps are usually derived from the indicator kriging approach. Ordinary kriging weights can be used to derive probability maps as well. For testing these two approaches a sample data base was randomly drawn from an exhaustive data set. From the exhaustive data set actual cumulative distribution functions were determined. Thus, estimated and actual conditional cumulative distribution functions were compared. The vast majority of correlation coefficients between estimated and actual probability maps is greater than 0.75. Not only does the ordinary kriging approach work, but it also gives slightly better results than median indicator kriging. Moreover, probability maps from ordinary kriging weights are much easier than the traditional approach based on either indicator kriging or median indicator kriging.Mapas de probabilidade são úteis para interpretação de teores de minério ou grau de contaminação em solos, assim como para tomada de decisão em trabalhos exploratórios. Estes mapas de probabilidade são geralmente obtidos através da aplicação da krigagem das indicadoras. Os pesos da krigagem ordinária também podem ser usados para calcular mapas de probabilidade. Para testar os dois métodos, uma amostra foi retirada aleatoriamente de um conjunto completo. Deste conjunto completo, funções de distribuição acumulada foram determinadas. Assim, as funções de distribuição acumulada real e estimada foram comparadas. A grande maioria dos coeficientes de correlação entre os mapas de probabilidade estimados e reais é maior que 0,75. O método da krigagem ordinária não somente funciona, mas também dá resultados ligeiramente melhores que a krigagem da indicadora da mediana. Além disso, os mapas de probabilidade calculados dos pesos da krigagem ordinária são muito mais fáceis que o método tradicional baseado tanto na krigagem da indicadora ou krigagem da indicadora da mediana.