O trabalho aqui desenvolvido tem o objetivo de estudar um modelo matemático que se adapte aos experimentos de Silvicultura com diferentes densidades, visando a sanar o efeito causado pelas "falhas" ou mortalidade de plantas dentro de uma parcela, alterando portanto a densidade inicialmente proposta. Os estudos desenvolveram-se sobre dois experimentos de Silvicultura, baseados num processo de estabelecimento gradual dos tratamentos (densidades), denominado "C.C.T. Method". Um experimento foi desenvolvido com Pinus elliottii Eng. var. elliottii e o outro com Eucalyptus citriodora Hook. O modelo matemático de ajuste, inicialmente aqui proposto, foi: Y_ij = µ + α _i + b_j + β _i(X_ij - X̄_i.) + e_ij. Para efeito de comparação, estruturaram-se ainda a análise de variância da maneira usual efetuadas com: a) dados de observação sem ajuste; b) dados de observação ajustados por equações de correção, conforme a densidade real da parcela; e a análise de covariância cujo modelo admitia um coeficiente de regressão β único para todo o experimento. Depois de estruturadas essas análises, foram calculados: o coeficiente de variação, o coeficiente de determinação e a eficiência para cada um dos modelos estudados. Usando esses parâmetros de aferição, propiciou-se a eleição dos modelos mais ajustados aos experimentos em questão, chegando-se às seguintes conclusões: a) O modelo de análise inicialmente proposto mostrou-se menos eficiente que os demais, não sendo portanto indicado em experimentos do tipo aqui estudado; b) Os modelos que mais se ajustaram aos dados de observação foram aqueles correspondentes à análise de variância das observações corrigidas pelas equações: Y^-1_ij = a_i + b_i X_ij, ou Y_ij, = a_i + b_i X_ij, isto é, uma equação por tratamento; c) Quando não há grande heterogeneidade de densidades dentro do tratamento, deve-se preferir as análises de variância com correção pelas equações: Y^-1_ij = a_i + b X_ij, ou Y' = a_i + b_i X_ij, ou seja, uma equação geral para o experimento; d) Os modelos de análise de covariância estudados não deram resultados melhores que as análises de variância com dados ajustados pelas equações anteriormente citadas; e) Como conclusão final, pode-se dizer que não é possível se preconizar um único tipo de ajuste das observações, devendo cada caso, ter previamente uma observação cuidadosa, no que se refere às variações das densidades dentro de cada tratamento.

The objective of this work is to study a mathematical model adaptable to Silvicultural experiments with different densities, in order to solve the effects caused by gaps or mortality of plants within a parcel and therefore altering the density proposed above. These studies have been developed on two silvicultural experiments, based on a process of gradual establishment of treatments (densities) called the "Correlated Curve Trend Method", or "CCT Method". One experiment has been developed with Pinus elliottii Eng. var. elliottii and the other with Eucalyptus citriodora Hook. As initially proposed the mathematical model would be: Y_ij = µ + α _i + b_j + β_i(X_ij - X̄_i.) + e_ij. For comparison purpose, the analysis of variance has been structured in the usual way with: a) observed data without adjustment and; b) observed data adjusted by correcting the equations according to the density of the parcels, and analysis of covariance that had a regression coefficient β unique to the experiment. After structuring these analyses, same parameters have been calculated such as coefficient of variation, regression and determination coefficients and efficiency. The best model for these experiments, has been selected, using there comparison parameters and the following conclusions were obtained: a) The analysis model at first proposed shows to be less efficient than the others and should therefore, not be utilized for experiments of the kind studied here; b) The models with better adjustment to the observed data have been the ones corresponding to the analysis of variance of the data corrected by the equation, Y^-1_ij = a_i + b_i X_ij + ε_ij, or Y_ij = a_i + b_i X_ij + ε_ij, one equation for treatment; c) When the densities in the treatment are not very much heterogeneous, it is preferable the analysis of variance with data corrected by the equations: Y^-1_ij = a_i + b X_ij + ε_ij, or Y_ij = a_i + b X_ij + ε_ij, a general equation for the experiment; d) The models of analysis of covariance studied here did not present better results than the analysis of variance with data adjusted by correcting equations discussed earlier; e) As a final conclusion it may be said that it is, not feasable to state only one kind of a adjustment for these observations; therefore, each case must have a previous and careful observation of density variation that exist within each treatment.