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\section{Introdução}
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A produção citrícola brasileira tem notável importância na economia
nacional, sendo a maior parte da produção destinada para a indústria
de suco, a qual responde por cerca de $28\%$ do suco de laranja produzido no
mundo e por $80\%$ do suco concentrado que transita pelo mercado
internacional. Citricultores, indústrias e cientistas brasileiros
criaram um setor de ponta na agroindústria nacional e trabalham
em busca do aumento de produtividade e também controle e manutenção
da capacidade produtiva agrícola.
Contudo, a produção é limitada devido à presença de doenças nos pomares 
produtores (MARQUES et al., 2007).
Patógenos transmitidos por vetores (insetos e ácaros) são especialmente 
difíceis de serem controlados e, quando o são, a custos financeiros e 
ambientais extremamente elevados (GUIRADO, 2000).
Algumas doenças, como a leprose dos citros e a Morte Súbita 
dos Citros (MSC), podem causar a erradicação de talhões
inteiros de plantas, na fazenda produtora, comprometendo a quantidade e a 
qualidade das frutas cítricas.

A MSC representa uma ameaça potencial para a
citricultura paulista e nacional, uma vez que afeta todas as
variedades comerciais enxertadas sobre limoeiro {\it cravo}, essa é 
a enxertia  mais usada na produção. A doença provoca  
diminuição de tamanho, peso e quantidade de frutos,
além de rápido definhamento e morte das plantas (BASSANEZI et al., 2003).
A leprose dos citros foi considerada nos últimos tempos, uma das mais 
importantes  
viroses na citricultura nacional, pois reduz a produção e o período de vida 
das plantas de citros (RODRIGUES, 2000).

Os dados de plantas cítricas são, em geral, 
coletados ao longo do tempo nas inspeções periódicas, as plantas estão dispostas dentro de
um talhão, em linhas e colunas com certa estrutura de vizinhança. 
A disposição das plantas, referenciadas por coordenadas locais, permite estudar o padrão espacial de doenças 
cítricas.  Conhecer o movimento e a distribuição
espacial de vetores que transmitem doenças e que afetam a disseminação nas 
plantas e o progresso da doença auxiliam na determinação de práticas de 
controle. Existem relativamente poucos estudos dos processos 
temporais e espaciais, relacionando a dinâmica de doenças cítricas na 
população de plantas hospedeiras e na dinâmica populacional do vetor 
(CZERMAINSKI, 2006; MAANEN; XU, 2003).

Em estudos para detectar o padrão espacial de plantas doentes são 
usadas técnicas predominantemente descritivas que visam diagnosticar 
se há agregação nos padrões da doença. Exemplos de tais técnicas são 
a análise por {\it quadrats}, variogramas, e o uso de diversos índices de 
associação (LIMA et al., 2006). Entretanto, a necessidade de quantificar 
padrões e estabelecer relações entre fatores que afetam a incidência, 
levou à proposição de modelos que permitem ir além da simples detecção 
da presença de padrões espaciais nos dados. São exemplos os modelos 
estatísticos com componentes espaciais tais como o modelo autologístico, 
o modelo CAR ({\it Conditional Auto Regressive}) e modelos geoestatísticos 
espaciais (RIBEIRO JR. et al., 2008). Enquanto os dois últimos tratam o 
efeito espacial como aleatório e tipicamente requerem técnicas de Monte 
Carlo com Cadeias de Markov (MCMC) para ajuste e inferência, o modelo 
autologístico trata o componente espacial como efeito fixo. Nesse caso, 
o modelo é mais facilmente ajustado e de simples interpretabilidade, pois 
há coeficientes associados a cada termo que quantificam a relação com a 
incidência da doença, preservando ainda a incorporação explícita da 
estrutura de dependência espacial (VIOLA et al., 2008). 

O modelo autologístico é flexível para descrever a incidência de doenças 
em plantas, considerando o {\it status} da planta como resposta binária e 
incorporando a dependência espacial ou autocorrelação espacial através 
de covariáveis de vizinhança (KRAINSKI et al., 2008). Os coeficientes 
de regressão estimados quantificam o acréscimo na probabilidade da presença 
da doença para cada fator do modelo incluído como covariável. Na agricultura, 
esse modelo foi estudado por Gumpertz, Graham e Ristiano (1997) para a análise da 
incidência de {\it Phytophthora} em pimentões, por Czermainski (2006) 
para análise de incidência de leprose dos citros, por Viola (2007) na 
análise de dados de um experimento com cebola e ainda por Krainski 
et al. (2008), na análise de dados de incidência de morte súbita em citros. 

O interesse aqui é propor estratégias de modelagem contemplando questões 
que podem ser incorporadas no estudo quando ajustado o modelo autologístico: 
a estrutura de covariáveis de vizinhança, a dimensão temporal dos dados e 
o efeito defasado das covariáveis de vizinhança. São considerados dados de  
incidência de leprose dos citros de modo a selecionar um modelo adequado com fatores 
que descrevam 
a dinâmica da doença e que, de alguma forma, venham a auxiliar nas práticas de controle.
Paralelamente são apresentadas as funcionalidades de dois pacotes, para o ajuste do modelo autologístico, 
Rictrus (KRAINSKI; RIBEIRO JR., 2007) 
e stLattice (KRAINSKI; RIBEIRO JR., 2008), do ambiente 
estatístico R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2008). Para exemplificar as funções dos pacotes usa-se 
um conjunto de dados com incidência de morte súbita dos citros.
