A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatÃstica 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 atÃpicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatÃstica, 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 atÃpicos 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 geoestatÃstica a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.
Modeling of spatial dependence structure, concerning geoestatistics approach, is an
indispensable tool for fixing parameters that define this structure, applied on interpolation of values
in places that are not sampled, by kriging techniques. However, the estimation of parameters can be
greatly affected by the presence of atypical observations on sampled data. Thus, this trial aimed at
using diagnostics techniques of local influence in spatial linear Gaussians models, applied at
geoestatistics in order to evaluate sensitivity of maximum likelihood estimators and restrict
maximum likelihood to small perturbations in these data. So, studies with simulated and
experimental data were performed. Those results, obtained from the study of real data, allowed us to
conclude that the presence of atypical values among the sampled data can have a strong influence
on thematic maps, changing, therefore, the spatial dependence. The application of diagnostics
techniques of local influence should be part of any geoestatistic analysis, ensuring that the
information from thematic maps has better quality and can be used with greater security by farmers.
