Neste trabalho, é apresentado e discutido um novo modelo para proteção de Linhas de Transmissão. O sistema proposto executa, individualmente, as etapas tradicionais da filosofia de proteção de distância: detecção, classificação e localização. Este modelo emprega Estatísticas de Ordem Superior (EOS) como ferramenta de extração de características, para posterior aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNAs). As RNAs são responsáveis pelas tomadas de decisões do sistema, no sentido de identificar a ocorrência da falta e o tipo da mesma, além de localizar a falta no que tange às zonas de proteção consideradas. O processamento com tais estatísticas é responsável pela transformação dos dados para um domínio onde as diferentes faltas são evidenciadas através de agrupamentos de dados (padrões). O banco de dados disponível com sinais elétricos de LTs em condições de falta é utilizado para cálculo das estatísticas e o posterior treinamento supervisionado (e validação) das redes. A junção das etapas de proteção em um único modelo permitiu o desenvolvimento de um protótipo de relé, sendo executada uma bateria extensiva de testes, com as mais diversas condições de faltas possíveis. Apesar de operar apenas com sinais de corrente, o método proposto alcançou resultados que, em comparação com a técnica tradicional de proteção de distância, baseada na impedância aparente, aumenta consideravelmente o desempenho da proteção de LTs. Especialmente para as faltas monofásicas, de ocorrência mais comum, o desempenho obtido com o algoritmo proposto é largamente superior ao obtido com um relé de distância tradicional normalmente empregado em proteção de LTs, evidenciando a relevância da técnica empregada em aplicações de proteção. / A novel method of Transmission Lines (TLs) protection is presented and discussed in this work. The proposed algorithm performs the traditional steps of distance relaying, such as: fault detection, classification and location. The new method applies the Higher Order Statistics (HOS), also known as cumulants, as a tool for feature extraction in order to apply Artificial Neural Networks (ANN) for pattern classification. These networks are responsible for the processing of information, identifying a possible fault condition, the type of fault and, finally, its location in terms of fault zones considered for the problem. The application of HOS in a protection scheme is responsible for the transformation of electrical data, such as current signals, to a different domain where the different types of faults are highlighted by different classes of samples. The available database was obtained by simulating an Electric Power System and it is used for computing the statistics and training/validating the distinct neural networks of each step of the distance protection. A relay prototype is obtained by combining these steps in a synchronized operation. This prototype allowed the execution of extensive tests, simulating the operation of a protective system in real-time. Despite the use of currents signals only, the proposed method provided efficient protection for the EPS under study. In fact, comparing the results with a traditional method applied to distance protection, based on apparent impedance, an improvement of the protection performance was demonstrated. Especially for faults involving one phase and the ground, the most common in power systems, the results of the new methodology was significantly superior to that of the conventional relay. It can be concluded that the technique presents a high relevance for applications in transmission line protection.

Em pesquisas da área da saúde é muito comum que o pesquisador defronte-se com o problema de dados faltantes. Nessa situação, é freqüente que a decisão do pesquisador seja desconsiderar os sujeitos que tenham não-resposta em alguma ou algumas das variáveis, pois muitas das técnicas estatísticas foram desenvolvidas para analisar dados completos. Entretanto, essa exclusão de sujeitos pode gerar inferências que não são válidas, principalmente se os indivíduos que permanecem na análise são diferentes daqueles que foram excluídos. Nas duas últimas décadas, métodos de imputação de dados foram desenvolvidos com a intenção de se encontrar solução para esse problema. Esses métodos usam como base a idéia de preencher os dados faltantes com valores plausíveis. O método mais complexo de imputação é a chamada imputação múltipla. Essa tese tem por objetivo divulgar o método de imputação múltipla e através de dois artigos procura atingir esse objetivo. O primeiro artigo descreve duas técnicas de imputação múltipla e as aplica a um conjunto de dados reais. O segundo artigo faz a comparação do método de imputação múltipla com duas técnicas de imputação única através de uma aplicação a um modelo de risco para mortalidade cirúrgica. Para as aplicações foram usados dados secundários já utilizados por Klück (2004). / Missing data in health research is a very common problem. The most direct way of dealing with missing data is to exclude observations with missing data, probably because the traditional statistical methods have been developed for complete data sets. However, this decision may give biased results, mainly if the subjects considered in the analysis are different of those who have been excluded. In the last two decades, imputation methods were developed to solve this problem. The idea of the imputation is to fill in the missing data with reasonable values. The multiple imputation is the most complex method. The objective of this dissertation is to divulge the multiple imputation method through two papers. The first one describes two different types of multiple imputation and it shows an application to real data. The second paper shows a comparison among the multiple imputation and two single imputations applied to a risk model for surgical mortality. The used data sets were secondary data used by Klück (2004).

Em pesquisas da área da saúde é muito comum que o pesquisador defronte-se com o problema de dados faltantes. Nessa situação, é freqüente que a decisão do pesquisador seja desconsiderar os sujeitos que tenham não-resposta em alguma ou algumas das variáveis, pois muitas das técnicas estatísticas foram desenvolvidas para analisar dados completos. Entretanto, essa exclusão de sujeitos pode gerar inferências que não são válidas, principalmente se os indivíduos que permanecem na análise são diferentes daqueles que foram excluídos. Nas duas últimas décadas, métodos de imputação de dados foram desenvolvidos com a intenção de se encontrar solução para esse problema. Esses métodos usam como base a idéia de preencher os dados faltantes com valores plausíveis. O método mais complexo de imputação é a chamada imputação múltipla. Essa tese tem por objetivo divulgar o método de imputação múltipla e através de dois artigos procura atingir esse objetivo. O primeiro artigo descreve duas técnicas de imputação múltipla e as aplica a um conjunto de dados reais. O segundo artigo faz a comparação do método de imputação múltipla com duas técnicas de imputação única através de uma aplicação a um modelo de risco para mortalidade cirúrgica. Para as aplicações foram usados dados secundários já utilizados por Klück (2004). / Missing data in health research is a very common problem. The most direct way of dealing with missing data is to exclude observations with missing data, probably because the traditional statistical methods have been developed for complete data sets. However, this decision may give biased results, mainly if the subjects considered in the analysis are different of those who have been excluded. In the last two decades, imputation methods were developed to solve this problem. The idea of the imputation is to fill in the missing data with reasonable values. The multiple imputation is the most complex method. The objective of this dissertation is to divulge the multiple imputation method through two papers. The first one describes two different types of multiple imputation and it shows an application to real data. The second paper shows a comparison among the multiple imputation and two single imputations applied to a risk model for surgical mortality. The used data sets were secondary data used by Klück (2004).

Processos estocásticos complexos são muitas vezes utilizados em modelagem, com o intuito de capturar uma maior proporção das principais características dos sistemas biológicos. A descrição do comportamento desses sistemas tem sido realizada por muitos amostradores baseados na distribuição a posteriori de Monte Carlo. Modelos probabilísticos que descrevem esses processos podem levar a funções de verossimilhança computacionalmente intratáveis, impossibilitando a utilização de métodos de inferência estatística clássicos e os baseados em amostragem por meio de MCMC. A Computação Bayesiana Aproximada (ABC) é considerada um novo método de inferência com base em estatísticas de resumo, ou seja, valores calculados a partir do conjunto de dados (média, moda, variância, etc.). Essa metodologia combina muitas das vantagens da eficiência computacional de processos baseados em estatísticas de resumo com inferência estatística bayesiana uma vez que, funciona bem para pequenas amostras e possibilita incorporar informações passadas em um parâmetro e formar uma priori para análise futura. Nesse trabalho foi realizada uma comparação entre os métodos de estimação, clássico, bayesiano e ABC, para estudos de simulação de modelos simples e para análise de dados de dinâmica populacional. Foram implementadas no software R as distâncias modular e do máximo como alternativas de função distância a serem utilizadas no ABC, além do algoritmo ABC de rejeição para equações diferenciais estocásticas. Foi proposto sua utilização para a resolução de problemas envolvendo modelos de interação populacional. Os estudos de simulação mostraram melhores resultados quando utilizadas as distâncias euclidianas e do máximo juntamente com distribuições a priori informativas. Para os sistemas dinâmicos, a estimação por meio do ABC apresentou resultados mais próximos dos verdadeiros bem como menores discrepâncias, podendo assim ser utilizado como um método alternativo de estimação. / Complex stochastic processes are often used in modeling in order to capture a greater proportion of the main features of natural systems. The description of the behavior of these systems has been made by many Monte Carlo based samplers of the posterior distribution. Probabilistic models describing these processes can lead to computationally intractable likelihood functions, precluding the use of classical statistical inference methods and those based on sampling by MCMC. The Approxi- mate Bayesian Computation (ABC) is considered a new method for inference based on summary statistics, that is, calculated values from the data set (mean, mode, variance, etc.). This methodology combines many of the advantages of computatio- nal efficiency of processes based on summary statistics with the Bayesian statistical inference since, it works well for small samples and it makes possible to incorporate past information in a parameter and form a prior distribution for future analysis. In this work a comparison between, classical, Bayesian and ABC, estimation methods was made for simulation studies considering simple models and for data analysis of population dynamics. It was implemented in the R software the modular and maxi- mum as alternative distances function to be used in the ABC, besides the rejection ABC algorithm for stochastic differential equations. It was proposed to use it to solve problems involving models of population interaction. The simulation studies showed better results when using the Euclidean and maximum distances together with informative prior distributions. For the dynamic systems, the ABC estimation presented results closer to the real ones as well as smaller discrepancies and could thus be used as an alternative estimation method.

Em pesquisas da área da saúde é muito comum que o pesquisador defronte-se com o problema de dados faltantes. Nessa situação, é freqüente que a decisão do pesquisador seja desconsiderar os sujeitos que tenham não-resposta em alguma ou algumas das variáveis, pois muitas das técnicas estatísticas foram desenvolvidas para analisar dados completos. Entretanto, essa exclusão de sujeitos pode gerar inferências que não são válidas, principalmente se os indivíduos que permanecem na análise são diferentes daqueles que foram excluídos. Nas duas últimas décadas, métodos de imputação de dados foram desenvolvidos com a intenção de se encontrar solução para esse problema. Esses métodos usam como base a idéia de preencher os dados faltantes com valores plausíveis. O método mais complexo de imputação é a chamada imputação múltipla. Essa tese tem por objetivo divulgar o método de imputação múltipla e através de dois artigos procura atingir esse objetivo. O primeiro artigo descreve duas técnicas de imputação múltipla e as aplica a um conjunto de dados reais. O segundo artigo faz a comparação do método de imputação múltipla com duas técnicas de imputação única através de uma aplicação a um modelo de risco para mortalidade cirúrgica. Para as aplicações foram usados dados secundários já utilizados por Klück (2004). / Missing data in health research is a very common problem. The most direct way of dealing with missing data is to exclude observations with missing data, probably because the traditional statistical methods have been developed for complete data sets. However, this decision may give biased results, mainly if the subjects considered in the analysis are different of those who have been excluded. In the last two decades, imputation methods were developed to solve this problem. The idea of the imputation is to fill in the missing data with reasonable values. The multiple imputation is the most complex method. The objective of this dissertation is to divulge the multiple imputation method through two papers. The first one describes two different types of multiple imputation and it shows an application to real data. The second paper shows a comparison among the multiple imputation and two single imputations applied to a risk model for surgical mortality. The used data sets were secondary data used by Klück (2004).

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2265_1.pdf: 2206873 bytes, checksum: 40af7f6131b3c67b98302383ab7f63e7 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A geração e manutenção de soluções distintas em Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEAs), sobretudo em ambientes dinâmicos nos quais os critérios de avaliação das soluções podem variar ao longo do tempo, é um problema em aberto, em que há poucos estudos sobre a influência das diferentes maneiras de gerar diversidade na qualidade do conjunto de soluções ótimas. A inclusão de geradores de diversidade em MOEAs pode aumentar o custo do processo evolucionário e prejudicar seu desempenho. Surge, então, a necessidade de buscar meios para atenuar a repercussão negativa do aumento dos níveis de dispersão da população de soluções candidatas no caminhamento à superfície onde se situam os pontos ótimos, conhecida como a Frente de Pareto (PF). Em sistemas biológicos, regimes de imigração aumentam as possíveis combinações de trocas genéticas, promovendo diversidade de caminhos evolucionários. Inspirada na modelagem de imigração natural, esta pesquisa investiga a inserção de soluções atípicas (imigrantes) em populações de soluções candidatas como forma de gerar diversidade em MOEAs aplicados à otimização dinâmica multiobjetivo. A dissertação também propõe e formaliza as Paisagens de Não-Dominância (NDL) para guiar a inserção dos imigrantes gerados na população. As NDLs proveem os MOEAs das probabilidades dos imigrantes serem não-dominados em uma população a partir da estimação de funções densidade de probabilidade e de estatísticas de ordem multivariadas no espaço de objetivos. Após caracterizar a influência da diversidade na dinâmica de aproximação da PF em MOEAs, incorporaram-se as NDLs a geradores de imigrantes. A validação experimental do Gerador de Diversidade baseado em NDL (NDL-DG) expressa o potencial da abordagem proposta no aumento da qualidade média dos conjuntos de soluções não-dominadas evoluídas. A análise dos resultados da incorporação do NDL-DG ao algoritmo NSGA2 revela a obtenção de soluções de maior qualidade média com significância estatística em 79% dos cenários de otimização dinâmica estudados, em termos do indicador de Hipervolume offline, quando comparado com populações evoluídas sem o uso das NDLs. Em seguida, identificaram-se os cenários de otimização em que o NDL-DG se mostra mais promissor. Finalmente, indicaram-se direções de pesquisa para ampliar o alcance da aplicação das NDLs para outros problemas em aberto na otimização multiobjetivo evolucionária

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-11-08T12:18:44Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 896661 bytes, checksum: b5213be2d5031a15054c7afbecf2e614 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-08T12:18:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 896661 bytes, checksum: b5213be2d5031a15054c7afbecf2e614 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo principal deste artigo foi analisar, para a indústria de transformação brasileira, a inter-relação entre a inovação e seus determinantes no ano de 2014. A partir de dados disponibilizados pela Pesquisa de inovação - PINTEC (2014) e a Relação Anual de Informações Sociais – RAIS (2014) foi estimado um modelo logístico hierárquico, cujos resultados encontrados mostraram que capacitação tecnológica, pessoal ocupado, capital estrangeiro e diferenciação de produto foram os principais determinantes de inovação das empresas e dos setores da indústria de transformação. Em adição, constatou-se que o sinal encontrado para os coeficientes das regiões Nordeste e Centro-Oeste foram negativos e significativos, indicando que as empresas destas regiões necessitam de maior atenção e estímulo à inovação. Por fim, outro fato que merece destaque é que, na média, a competência para inovar da indústria de transformação brasileira está muito aquém ao desejado, mesmo diante do aumento do apoio governamental. Isto pode ser visto por meio do valor médio encontrado para a taxa de inovação (43%). / The main objective of this article was to analyze, for the Brazilian manufacturing industry, the interrelation between innovation and its determinants in 2014. Using data provided from innovation research - PINTEC (2014) and the Annual Social Information - RAIS (2014) we estimated a hierarchical logistic model. The results found showed that technological capacity, employed persons, foreign capital and product differentiation were the main determinants of innovation of firms and sectors in manufacturing industries. In addition, we also found that the signal for the coefficients of the Northeast and Center-West regions were negative and significant, indicating that firms of these regions need more attention and stimulation to innovation. Finally, another fact worth mentioning is that, on average, the competence to innovate in the Brazilian manufacturing industry is far below what is desired, even in the face of increased government support. This can be seen by means of the average value found for the innovation rate (43%).

O Transtorno de déficit de atenção (TDAH) afeta entre 2% a 6% das crianças em idade escolar e os sintomas se caracterizam por desatenção, impulsividade e hiperatividade. Cerca de 2/3 persistem com sintomas na vida adulta que ocasionam desajustes em váriso setores da vida (afetivo, profissional, acadêmico).Em sua patofisiologia, há envolvimento dopaminérgico e estudos de associação observaram associação positiva com o gene para o transportador da dopamina (DAT1) e o gene para o receptor da dopamina (DRD4). O presente estudo avaliou 102 adultos com TDAH e confirmou prejuízo em vida acadêmica e profissional. Também investigado genes dopaminérgicos e houve associação entre DAT1/DRD4 e TDAH / Background: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is an early onset neuropsychiatric disorder that affects 2% to 6% of school-age children and into adulthood in as 2/3 of the cases. Symptoms include impulsivity, inattention and hyperactivity. Its pathophysiology is thought to involve the dopaminergic pathway. These symptoms appears in childhood, but the course of the condition and the expression in adulthood is not well characterized yet. Method: This study consists in selecting adults with DSM-IV ADHD. The association between variants of the gene coding for the dopamine transporter (DAT1) and for the dopamine receptor gene subtype4 (DRD4) was also investigated in 102 patients with ADHD and in 481 healthy controls. Results: Our ADHD group presented a predominance of males (61,3%), 86,3% were Caucasians and 90,2% had higher education level (least college level). It was also observed a decreased performance in occupational and academic activities in this group. We found difference of distribution of the DAT1 and DRD4 variant genes between the case and controls. Conclusions: The present report is the first on a Brazilian AHD adult population and the clinical results are quite similar to others observed in other countries in different cultures. In view of previous positive reports in child ADHD, further caractherization of the phenotype is required to clarify the potential role of DAT1 and DRD4 as a risk factor in ADHD.

O ser humano vem provocando mudanças no clima, por meio da transformação da natureza, seja para sua ocupação do espaço, sejam para desenvolver suas atividades. Na medida em que o homem se concentra em determinadas áreas, a pressão sobre os condicionantes naturais aumenta. As cidades constituem um dos melhores exemplos da concentração de pessoas e atividades em um mesmo lugar e também da intensa interferência do homem no ambiente. As mudanças ambientais provocadas pelas ações antrópicas geram consequências a ponto de criar um clima especial, o Clima Urbano. Ao detalhar este clima verifica-se que no contexto da cidade ocorrem diversos microclimas diretamente relacionados com a presença dos elementos que compreende o ambiente produzido pelo processo de urbanização - a área urbana. A intensidade com que o Clima Urbano se faz perceber depende do tamanho da cidade, do modelo de ocupação, das atividades desenvolvidas, número de habitantes e do grau de alterações provocadas no meio ambiente. A área urbana de Ponta Grossa, no estado do Paraná, uma cidade subtropical de 310 mil habitantes, possui relevo irregular, com muitos fundos de vale, com extensa ocupação horizontal que se estende para todas as direções e vertical principalmente no centro, constitui a área de estudo do presente trabalho. Na busca de identificar o clima da cidade de Ponta Grossa, foi desenvolvido trabalho de campo para a produção de dados sobre o clima local, os quais foram tratados através de técnicas estatísticas e com programas de geoprocessamento, que resultou em um vasto material cartográfico, que permitiu fazer algumas inferências importantes sobre o Clima Urbano. As conclusões mostram que o Clima Urbano de Ponta Grossa, como em outras áreas urbanas é condicionado pelas construções, pela circulação de veículos, pela ausência ou presença da arborização urbana e pelos condicionantes naturais, como altitude e a exposição de vertentes. Além disso, as condições climáticas regionais também atuam de forma contundente na cidade, como no caso do avanço das frentes frias, quando da entrada de massas de ar e da ação dos ventos que predominantemente sopram de leste, nordeste e sudeste. Por fim concluiu-se também que ocorre a formação da ilha de calor no centro da cidade, porém com deslocamentos para o sul da cidade, até onde se verifica um processo mais intenso de urbanização, assim como para oeste onde a combinação da urbanização, intensa presença de fundos de vale com a exposição de vertentes de forma predominante para o quadrante norte, favorecem as temperaturas mais elevadas. Por fim, os resultados apontam para o fato de que o estudo do clima urbano de Ponta Grossa pode ser utilizado para o planejamento urbano e revisão do plano diretor, pois há indicativos de que é possível melhorar a qualidade de vida da população de algumas áreas da cidade com um planejamento que leve em consideração as características do clima local. / The human being has led to changes in climate through the transformation of nature, whether for its occupation of space, is to develop its activities. To the extent that the man is concentrated in certain áreas, pressure on the natural conditions increases. The city is one of the best examples of the concentration of people and activities in one place and also the intense human interference in the environment. Environmental changes caused by human actions generate consequences as to create a special climate, the urban climate. By describing this climate it appears that in the context of the city different microclimates occur directly related to the presence of the elements comprising the environment produced by the process of urbanization - the urban área. The intensity with which the urban climate makes them perceive depends on the size of the city, the model of occupation, the activities developed, number of inhabitants and the degree of induced changes in the environment. The urban área of Ponta Grossa, Parana state, a subtropical city of 310 thousand inhabitants, has irregular relief, with many of the valleys, with extensive occupation horizontal stretching in all directions and especially in the vertical center, is the área study of this work. In seeking to identify the climate of the city of Ponta Grossa, was developed fieldwork for the production of data on local climate, which were treated by statistical techniques and GIS programs, which resulted in an extensive map material, which allowed to make some important inferences about the urban climate. The findings show that the urban climate of Ponta Grossa, as in other urban áreas is affected by the construction, the movement of vehicles, the absence or presence of urban tree planting and by natural conditions such as altitude and exposure of slopes. Moreover, the regional climate conditions also act forcefully in the city, as in the advance of cold fronts, when the entry of air masses and the action of the winds predominantly blow from the east, northeast and southeast. Finally it was felt that there is the formation of heat islands in the city center, but with shifts to the south of the city, even where there is a more intense process of urbanization, and to the west where the combination of urbanization, intensive presence of the valleys with exposure to áreas of predominantly North quadrant to favor the higher temperatures. Finally, the results point to the fact that the study of urban climate of Ponta Grossa can be used for planning and review of the master plan, as there are indications that it is possible to improve the quality of life of the population in some áreas of city with a plan that takes into account the characteristics of the local climate.

Em um experimento, é comum ocorrerem fatores não controláveis, responsáveis pela heterogeneidade entre as parcelas. Mesmo executando os três princípios básicos da experimentação no planejamento (repetição, casualização e controle local), ainda assim, pode haver correlação nos erros e, portanto, dependência espacial na área estudada. Se for detectada essa estrutura de auto-correlação e se essa informação for utilizada na análise estatística, estimativas mais eficientes dos contrastes entre as médias dos tratamentos são garantidas, mas se tal estrutura for desconsiderada pode impedir que diferenças reais sejam detectadas. Neste trabalho, foram observadas as coordenadas dos centros das parcelas de um delineamento em blocos ao acaso. A variável resposta, deste experimento, é a concentração de carbono orgânico no solo, sendo as avaliações feitas no início do experimento, ou seja, antes da aplicaçao dos tratamentos, portanto, um ensaio em branco, um ano após a aplicação dos tratamentos e, novamente, depois de mais um ano. Para tanto, foram utilizadas as análises clássica e espacial na comparação dos métodos de estimação de contrastes de médias de tratamentos. O método estudado para a análise clássica, em que considera que os erros são não correlacionados, foi o dos mínimos quadrados ordinários. Já para a análise, levando em consideração a dependência espacial, foram utilizados o modelo geoestatístico, em que consiste na adição de um efeito aleatório com correlação, e o modelo de Papadakis, que consiste na adição de uma covariável construída a partir de observações em parcelas vizinhas. No modelo geoestatístico foi verificada a presença da dependência espacial através dos critérios de informação de Akaike e de informação Bayesiano ou de Schwarz e os métodos testados foram o do variograma seguido de mínimos quadrados generalizados e o da máxima verossimilhança. Para o modelo de Papadakis, foi testada a significância da covariável referente duas médias dos resíduos entre as parcelas vizinhas e a própria parcela tanto no modelo em blocos ao acaso quanto no modelo inteiramente casualizado, e o teste não foi significativo em nenhum dos dois casos. Mesmo assim, os cálculos foram realizados para esse método, mostrando que para esse conjunto de dados, este método não é indicado. Fazendo uso de algumas medidas de comparação desses métodos, para os dados em questão, o método de estimação dos contrastes de médias de tratamentos que apresentou as medidas de comparação mais dispersas foi o do modelo de Papadakis e o menos disperso foi o da máxima verossimilhança. Ainda, pelos intervalos de confiança, observou-se que na análise espacial, outros contrastes diferiram de zero significativamente, além daqueles que foram observados na análise clássica, o que se conclui que quando é levada em consideração a autocorrelação dos erros, os contrastes são estimados com maior eficiência / Not controllable factors is common occur in experiments, they are responsible for the heterogeneity among parcels. Even executing the three experimentation basic principles in the design (repetition, randomization and local control), even so, may have correlation in errors and, therefore, spatial dependence in the area of study. If that autocorrelation structure is detected and if this information is used in statistical analysis, estimates more efficient of contrasts among treatments means are guaranteed, but if this structure is disregarded can prevent that real diferences are detected. In this work, the coordinates of parcels centers in a design of random blocks were observed. The concentration of soil organic carbon is the response variable of this experiment, with the available made at the beginning of the experiment, ie, before the treatments application, therefore, a blank, a year after the treatments application and, again, after a year. Then, the classical and spatial analysis were used to compare the methods of estimation of treatments means contrasts. The method studied for the classical analysis, which considers that the errors are not correlated, was the ordinary least squares. For the analysis, considering the spatial dependence, were used the geostatistical model, where consists in the addition of a random effect with correlation, and the Papadakis model, which consists in the addition of a covariate built from observations in neighbouring. In geostatistical model was verified the spatial dependence through the Akaike and Bayesian or Schwarz criteria of information and the methods tested were the variogram followed by generalized least squares and the maximum likelihood. For the Papadakis model, was tested the significance of covariate referring to the average of residuals among neighbouring parcels and own parcel in the random blocks model and in the completely randomized model, and the test was not significant in any of both cases. Still, the calculus were made for this method, showing that for this data set, this method is not indicated. Using some measures to compare these methods, for these data, the method of estimation of treatments means contrasts which presented the measures of comparison more dispersed was the Papadakis model and the less dispersed was the maximum likelihood. Still, in the confidence intervals, it was observed that in spatial analysis other contrasts di®ered from zero significantly, besides of those which were observed in classical analysis, which concludes that when the autocorrelation of errors is considering, the contrasts are estimated with greater e±ciency.