@PHDTHESIS{ 2010:1063844780,
 	title = {Influência local em modelos geoestatísticos T-Student com aplicações a dados agrícolas},
 	year = {2010},
 	url = "http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/2833",
 	abstract = "A presença de observações discrepantes torna imprópria a análise do processo gaussiano, sendo assim, como é encontrado na literatura, esse processo deve ser substituído por modelos da classe das distribuições simétricas, tal como a distribuição t-student, que incorpora parâmetros adicionais para reduzir a influência dos pontos discrepantes. Neste trabalho, assumiu-se que o processo apresenta distribuição t-student n-variada. Essa distribuição tem como parâmetro adicional o grau de liberdade v, que aqui considerou-se fixo. Dessa forma, desenvolveu-se o algoritmo EM e o algoritmo de NR para a estimação dos parâmetros da estrutura de dependência espacial e do modelo espacial linear. Após a estimação dos parâmetros, utilizou-se duas técnicas de diagnósticos de influência local, ambas com o intuito de avaliar a qualidade do ajuste do modelo pelas suposições feitas e pela robustez dos resultados das estimativas quando há perturbações no modelo ou nos dados. A primeira técnica, denominada "usual", já utilizada por diversos autores, avalia o afastamento da verossimilhança pela função do logaritmo da verossimilhança e a segunda técnica que aqui apresentamos propõe a análise de influência local pelo Q-afastamento da função de verossimilhança para dados completos. Essas técnicas permitiram verificar a influência no afastamento da verossimilhança, na matriz de covariância, no preditor linear e nos valores preditos por meio da análise gráfica. Para ilustrar a aplicação da técnica usual e da nossa proposta, realizou-se a análise de dados simulados e dados reais provenientes de experimentos agrícolas.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Parana},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola},
 	note = {Engenharia}
}