O modelo linear de Gauss-Markov tem sido de grande valia para os pesquisadores das Ciências Agropecuárias. No entanto, sua utilização requer uma análise exploratória dos dados, com o objetivo de se constatarem possíveis violações das suas pressuposições básicas. Uma alternativa interessante para a execução da análise exploratória é, sem dúvida, a análise de resíduos. Neste estudo apresenta-se uma compilação das técnicas mais significativas sobre a análise de resíduos, visando atingir a pesquisadores das Ciências Agropecuárias que eventualmente não conheçam o assunto, com o objetivo de alertá-los sobre o problema e de divulgar os procedimentos mais importantes. Apresenta-se, ainda, a discussão resumida de um exemplo numérico, e a listagem de um programa em linguagem FORTRAN, para computadores IBM 1130, elaborado para aplicação de testes sobre os resíduos. Na discussão do exemplo numérico evidencia-se a vantagem da análise gráfica de resíduos, que independe da estrutura dos dados, em relação à inferência sobre resíduos, que traz consigo toda uma gama de pressuposições sobre os aspectos distribucionais dos dados. Evidenciou-se, também, a vantagem do processo de modificação de dados discrepantes sobre os métodos de descarte, em experimentos que envolvem mais de um fator.

The linear model of Gauss-Markov has been helped the sciences of agropecuary searchers very much. Although its utilization requires an exploratory analysis of the data, with the objective to detect possible violations in its basic presuppositions. An interesting alternative to execute the exploratory analysis is certainly the residual analysis. In this study we present a compilation of the most significate technics about the residual analysis, objecting to attain sciences agricultural searchers that sometimes do not know the subject, to stir up them about the problem and divulgating the most important proceedings. We also present a summary discussion of one numerical example and the roll of a FORTRAN program for IBM-1130 computer, elaborated to apply on residuals tests. In the discussion of the numerical example was evident the advantage of the graphical analysis of the residue, that is not dependent of the structure of the data, in relation to the Inference on the Residuals, that bring with itself, all the structure of presuppositions about the distributional aspect of the data. Was evident, as well, the advantage of the process of modification of outliers on the outcast methods, in experiment that involving more than one factor.