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Modelos espaciais modelam a dependência a partir de estruturas de distância entre observações espacialmente indexadas. Tal procedimento segue a intuição de que observações geograficamente mais próximas tendem a ser mais parecidas entre si. Por outro lado, informações auxiliares, na forma de covariáveis podem ser incluídas na modelagem, tipicamente na estrutura de médias do modelo como em problemas usuais de regressão. Neste trabalho explora-se a ideia de que a proximidade pode ser definida não apenas no espaço geográfico mas também em um espaço definido por covariáveis. Diversas estratégias para definir tal espaço são apresentadas e avaliadas. São mostrados e comparados resultados obtidos com estruturas espaciais e estruturas definidas sobre as covariáveis individualmente e combinações entre as mesmas. A proposta expande a possibilidade de definição de modelos utilizados na modelagem de dados espaciais e não espaciais.

estrutura de dependência; inferência bayesiana; espaço de covariáveis