Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-03-18T19:01:43Z No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-03-21T22:09:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-21T22:09:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Devido a sua simplicidade, o índice I de Moran é a estatística mais famosa e largamente utilizada quando se deseja mensurar a autocorrelação em dados georreferenciados. A primeira parte do trabalho revisou o estado da arte desse índice, objetivando entender sua evolução e características intrínsecas. Logo em seguida, demonstrou-se que essa estatística apresenta limitações quando a quantidade de dados no sistema é pequena. Além disso, propôs uma modificação do índice I de Moran, introduzindo no coeficiente de correlação de Pearson o conceito de modelagem espacial autorregressiva de primeira ordem. Os resultados dessa proposta se mostraram bastante coerentes, principalmente quando o sistema possui poucos dados. / The Moran's I is the most famous and widely used spatial statistic when we want to measure spatial autocorrelation in geo-referenced data. The first part of this work reviewed the state of the art of Moran's I, in order to understand its evolution and intrinsic characteristics. Next, we showed that this statistic has limitations when the sample size of the system is small. In addition, we present a proposal of modification on Moran's I, introducing on the Pearson correlation coefficient the concept of the first order autoregressive spatial modelling. The results of this proposal were very consistent, especially when the system has few data.