Inúmeros experimentos em ciências agrárias apresentam variáveis que podem dar origem a problemas de multicolinearidade. Em se tratando da aplicabilidade de modelos de regressão, o problema da multicolinearidade tem como principal consequência o inflacionamento dos erros padrão e, com isso, o valor da estatística t-student é reduzido de tal forma que interfere nos resultados inferenciais. Várias medidas são propostas, na literatura, para resolver o problema de multicolinearidade. Entretanto, o desempenho dessas medidas está sujeito ao grau de multicolinearidade que as variáveis poderão apresentar, bem como ao tamanho amostral. Frente a este problema, este trabalho tem por objetivo avaliar alguns estimadores ridge, utilizando simulação Monte Carlo, bem como, apresentar a aplicação desses estimadores em um experimento, com dados reais, na área de entomologia. Mediante esta aplicação, os resultados expressivos alcançados foram obtidos em função da eficiência dos estimadores ridge avaliados, em relação ao estimador de mínimos quadrados. Em se tratando dos resultados computacionais, concluiu-se que estimadores ridge avaliados são recomendáveis, em experimentos que considerem as variáveis com diferentes graus de multicolinearidade, para amostras maiores do que n=50.
multicolinearidade; tamanho amostral; modelos de regressão
