Técnicas de diagnóstico de influência local na análise espacial da produtividade da soja

• Autor(a) principal: Borssoi,Joelmir A.
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: Uribe-Opazo,Miguel A., Galea,Manuel
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Engenharia Agrícola
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162011000200018
• topic: geoestatística; máxima verossimilhança; máxima verossimilhança restrita

A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.