A modelagem e estimação dos parâmetros que definem a estrutura de dependência espacial de uma variável regionalizada, utilizando métodos geoestatísticos, é de fundamental importância, pois a partir desses parâmetros é realizada a krigagem dos pontos não amostrados para a construção dos mapas temáticos. A presença de uma ou mais observações atípicas nos dados amostrais podem influenciar a estimação desses parâmetros. Assim, torna-se importante a avaliação da influência conjunta destas observações pela análise de Influência Local. Este trabalho tem por objetivo apresentar métodos de análise de influência local para variável regionalizada considerando que ela tenha distribuição t-Student n-variada e comparar com a análise de influência local considerando que esta mesma variável regionalizada tenha distribuição normal n-variada. Esses métodos de análise de influência local foram aplicados a atributos físicos do solo e produtividade da soja obtidos a partir de um experimento realizado em uma área comercial de 56,68 ha da região Oeste do Paraná, Brasil. O estudo mostrou que os valores influentes são identificados eficientemente com a distribuição t-Student n-variada.
geoestatística; algoritmo EM; variabilidade espacial
