RESUMO

Em experimentos de competição de cultivares de citros, geralmente são utilizados muitos tratamentos, o que requer o emprego de grandes blocos e parcelas com poucas plantas. Tem sido debatido que, nessas condições, pode ocorrer a correlação entre parcelas vizinhas, violando assim a pressuposição de erros independentes da análise de variância. O presente trabalho teve por objetivo avaliar diferentes parametrizações de modelos, considerando ou não a dependência espacial entre parcelas, em dois experimentos de competição de clones de laranjeira Pêra (Citrus sinensis L. Osbeck). Foi utilizada a estrutura auto-regressiva separável de primeira ordem (AR1 x AR1) como modelo de dependência espacial entre os erros. Os resultados encontrados apontam que a modelagem espacial dos erros utilizando modelos auto-regressivos separáveis de primeira ordem para experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra, normalmente trazem pequenos ganhos em termos de qualidade de ajuste. A análise desconsiderando o fator blocos mais o ajuste espacial auto-regressivo separável de primeira ordem apresentou melhor qualidade de ajuste entre os modelos avaliados.

Palavras-chave: Citrus sinensis, produtividade, volume de copa, autocorrelação espacial, modelos auto-regressivos, melhoramento de plantas.

Para acessar o trabalho completo, visite: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782012005000134

Maia, E. ; Siqueira, D. L. ; Carvalho, S. A. ; Peternelli, L. A. ; Latado, R. R. . Aplicação da análise espacial na avaliação de experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra. Ciência Rural (UFSM. Impresso), v. 43, p. 8-14, 2013.