02593naa a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000180006024501920007826000090027052018170027965300400209665300220213665300290215865300190218765300400220670000150224670000260226170000170228777300710230413152942010-07-08       2008    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aODA-SOUZA, M.  aAplicação de métodos geoestatísticos para identificação de dependência espacial na análise de dados de um ensaio de espaçamento florestal em delineamento sistemático tipo leque.  c2008  aOs delineamentos sistemáticos se destacam pela sua compacidade e abrangência e por permitir testar maior número de espaçamentos possíveis. No entanto, não é utilizado devido ao arranjo sistemático (não casualizado) das plantas e à alta sensibilidade para valores perdidos. O objetivo deste trabalho foi descrever o modelo geoestatístico e métodos associados de inferência no contexto de análise de experimentos não aleatorizados, reportando resultados aplicados para identificar a dependência espacial em um particular experimento em delineamento sistemático tipo leque de Eucalyptus dunnii. Também foram propostas, analisadas e comparadas diferentes alternativas para tratar dados faltantes que pudessem advir de falhas e, ou, mortalidade de plantas. Os dados foram analisados seguindo-se três modelos que diferiram, com co-variáveis, na forma de tratar os dados faltantes. Para cada um destes foi construído um semivariograma, com o ajuste de três modelos de função de correlação, sendo os parâmetros estimados pelo método de máxima verossimilhança e selecionados pelo critério de Akaike. Esses modelos, com e sem o componente espacial, foram comparados pelo teste da razão de verossimilhança. De acordo com os resultados, verificou-se que: (1) as co-variáveis interagiram positivamente com a variável de resposta, evitando que dados coletados sejam desperdiçados; (2) a comparação dos modelos, com e sem o componente espacial, não confirmou a existência de dependência; (3) a incorporação da estrutura de dependência espacial aos modelos observacionais recuperou a capacidade de fazer inferências válidas na ausência de aleatorização, permitindo contornar problemas operacionais e, assim, garantindo que os dados possam ser submetidos a uma análise clássica.  aCritério de informação de Akaike  aEucalyptus dunnii  aMáxima verossimilhança  aSemivariograma  aTeste de razão de verossimilhança1 aBARBIN, D.1 aRIBEIRO JUNIOR, P. J.1 aSTAPE, J. L.  tRevista Árvore, Viçosagv. 32, n. 3, p. 489-499, maio/jun. 2008.