Inferência e diagnóstico no modelo espacial linear t-Student reparametrizado: aplicações a dados agrícolas

Este trabalho visou estudar e desenvolver tecnicas de inferencia e diagnosticos para o modelo espacial linear t-Student reparametrizado sem e com repeticao, aplicado para dados agricolas. Inicialmente, realizou-se uma reparametrizacao da distribuicao t-Student supondo a existencia do segundo momento finito, sendo apresentadas algumas propriedades recorrentes. Provaram-se expressoes analiticas para a funcao escore e matriz de Fisher da distribuicao reparametrizada. Abordou-se um enfoque para a estimacao dos parâmetros desenvolvendo um algoritmo Iterativo. Apresentaram-se criterios de escolha para o melhor modelo atraves do parâmetro de forma η. Desenvolveu-se a analise de diagnostico para detectar a presenca de observacoes influentes e possiveis outliers. Estes procedimentos foram desenvolvidos sem e com repeticao. Tres artigos foram construidos a partir do desenvolvimento deste trabalho: diagnostico de influencia em um modelo espacial linear t-Student reparamentrizado, inferencia estatistica no modelo espacial linear t-Student reparametrizado, modelo espacial linear t-Student reparametrizado com repeticao. Conclui-se que a modelagem espacial linear t-Student reparametrizada permite uma modelagem mais robusta na presenca de observacoes influentes.