A determinação de uma distribuição de probabilidade que possa descrever a distribuição espacial de cada praga em cada cultura, é de fundamental importância para o estabelecimento de critérios adequados de amostragem, análises estatísticas e decisão sobre o controle da praga. Com estes objetivos, estudou-se a distribuição espacial de numero de internódios atacados por Diatraea saccharalis na cultura da cana-de-açúcar, sendo utilizados dados de 9 ensaios com 20 variedades de cana, realizados em diferentes condições ambientais, totalizando 18600 colmos amostrados. Estudou-se o ajuste dos dados às distribuições de Poisson, binomiais negativas com expoente k̠ comum e ele Neyman Tipo A com λ₂ comum. As estimativas do k̠ comum foram obtidas pelo método da regressão ponderada de BLISS e OWEN (1958) e dos mínimos qui-quadrados de HINZ e GURLAND (1967), Para estimação do λ₂ comum desenvolveu-se um método bastante simples, baseado nos dois primeiros momentos da distribuição de Neyman Tipo A e realizaram-se comparações com o método dos mínimos qui-quadrados. Através dos estudos realizados, verificou-se que os dados ajustam-se razoavelmente a distribuições binomiais negativas com k comum, apresentando os valores de k̠ muito próximos às médias; mas, as distribuições de Neyman Tipo A ajustaram-se melhor aos dados, sendo que o parâmetro λ₂ comum pode ser considerado igual a 1,0. Em relação aos métodos de estimação dos parâmetros das distribuições, verificou-se que o método dos mínimos qui-quadrados apresentou-se muito sensível à heterogeneidade das matrizes de covariâncias das estatísticas, subestimando-os quando as matrizes são heterogêneas. Com base nas distribuições de freqüências, realizou-se um estudo sobre transformações dos dados, mostrando que as transformações Y = √X, Y = 1n (X + 1) e Y = ∛X, são as mais indicadas, quando se pretende estabilizar a variância e normalizar os dados. Além das recomendações sobre as transformações a serem utilizadas, são feitas recomendações sobre um método alternativo de análise dos dados não transformados e são apresentados dois planos de amostragem seqüencial.

The choice of the probability distribution with describes the insect crop spatial distribution is of fundamental importance for the establishment of sampling, statistical analysis and decision on the insect control procedures. The objective of this work was to study the spatial distribution of the internodes bored by the Diatraea saccharalis in the sugar cane crop, being used the data of 9 experiments consisting of 20 sugar cane varieties, placed at differents environmental conditions, totalizing 18600 sampled stems. Was studied the data fitting to the Poisson distributions, negative binomials with a common k̠ and the Neyman Type A with a common λ₂, distributions. The estimation of the common k̠ were obtained by the weighted regression of BLISS and OWEN (1958) and, the minimum chi-square proposed by HINZ and GURLAND (1967). For the common λ₂ estimation, was developed a simple method, based on the two first moments of the Neyman Type A distribution and were made comparisons with the minimum chi-square·method. According to the these studies, was observed with the data fitted reasonably to the negative binomial distributions with common k̠, presenting the k̠ values very close to the mean; but the Neyman Type A distributions fitted better to the data, being the parameter common λ₂ approximately equal to one. In relation to the estimation methods of the distribution parameters was verified which the minimum chi-square method was more sensible to the heterogeneity of the statistical covariance matrices, being the parameters underestimated when the matrices are heterogeneous. Based on the frequencies distributions was made a study on the data transformations, showing wich the Y = √X, Y = 1n (X + 1) and ∛X transformations are the one's more adequate where the objective is to stabilize the variance and normalize the data. Besides of the transformations recommendations to be used, were done suggestions on the alternative method of the untransformed data analysis being presented also two sequencial sampling plans.