Orientador: José Raimundo de Souza Passos / Banca: Jorge de Lucas Junior / Banca: Maria Teresinha T. Tornero / Resumo: O presente trabalho tem por objetivo a modelagem estatística da produção de biogás, utilizando-se de modelos de regressão não-linear, a partir do estudo da biodigestão anaeróbia de três tipos de camas de frangos de corte (napier, mistura de napier+maravalha e maravalha), obtidos após um ciclo de criação e após reutilização em um segundo ciclo. Para cada ciclo, foram obtidos dados relativos às produções médias de biogás, apresentados sob forma de totais semanais, em m3 e em valores acumulados para cada substrato. Foi feita a modelagem estatística, a partir dos tratamento definidos, utilizando-se do modelo Gompertz de regressão não-linear, segundo duas linhas metodológicas distintas. Inicialmente, foram considerados modelos de regressão não-linear somente com um componente determinístico e, posteriormente, com dois componentes (mistura). Foram estudadas as propriedades amostrais dos estimadores através de simulações sob a ótica distribucional. A aproximação de uma Gompertz do modelo estatístico proposto para o volume de biogás para os três tipos de camas de frangos mostrou-se adequada em todas situações experimentais, permitindo estimar os parâmetros envolvidos no modelo, utilizando-se técnicas não-paramétricas. O modelo com mistura de duas Gompertz proporcionou bom ajuste aos dados, mas com dificuldades de convergência no processo de estimação dos parâmetros, no qual ocorreu a heterocedasticidade dos erros, isto é, a parte aleatória do modelo não teve variância constante. / Abstract: In this work, the Gompertz model was used to fit the biogas production in batch biodigestor obtained from the anaerobic digestion of three poultry litter kinds (elephant grass, elephant grass + wood shavings and wood shavings). Two strategies of modeling was proposed, i.e., using one and two (mixture) deterministic components in the statistical models. Results showed that Gompertz model with just a deterministic component fits very well, and allowed to compare the estimated parameters among the poultry litter kinds by nonparametric techniques . Although the models with the mixture fits better than the other one, there are some problems with the convergence processes and the parameter estimation. / Mestre