Diagnósticos de Influência Local Usando a Distribuição T-Student Aplicados em Dados de Fósforo no Solo

Abstract

Resumo-O sistema de agricultura de precisão considera que as áreas de produção não são homogêneas, necessitando aplicações de corretivos e fertilizantes a taxas variadas de acordo com análises químicas e físicas de solo. A presença de pontos atípicos pode influenciar na construção e interpretação dos mapas levando à taxas inadequadas de aplicação. A distribuição t-Student tem sido utilizada na tentativa de diminuir a influência dos pontos discrepantes durante a estimativa dos parâmetros de dependência espacial. A detecção dos pontos influentes na área em estudo, por meio da análise de Influência Local e técnicas de diagnósticos, confere maior confiabilidade na utilização dos mapas gerados, proporcionando uma eficiente aplicação de insumos. Deste modo, o objetivo foi realizar a análise de influência local em dados espacialmente georeferenciados considerando a distribuição t-Student, utilizando a perturbação aditiva na variável reposta (Y ω = Y + ω). A estimação dos parâmetros que definem a estrutura de variabilidade espacial foi realizada pelo método de máxima verossimilhança. No estudo foi utilizado conjunto de dados de fósforo no solo. As técnicas aplicadas foram eficientes para a detecção de pontos influentes na área em estudo, considerando um processo estocástico com distribuição t-Student.