摘要：Neste trabalho apresentamos as análises de dois conjuntos de dados reais que dispõem de informação espacial. O primeiro banco de dados corresponde a uma aplicação da área médica em que o objetivo é estudar o tempo de vida de pacientes com câncer de nasofaringe, no estado de Connecticu-EUA e o segundo banco de dados é constituído por uma amostra de indivíduos que vivem em municípios pertencentes à região metropolitana de Belo Horizonte, e que foram vítimas de crimes. Considerando uma abordagem Bayesiana e assumindo que os tempos de falha seguem distribuição Weibull, ajustamos sobre os dois bancos de dados, os modelos de fragilidade gama e log-normal que não levam em conta a estrutura de dependência espacial presente nos dados e o modelo CAR intrínseco. Por meio de análise de sensibilidade dos hiperparâmetros associados às variâncias dos termos de efeitos aleatórios, selecionamos os melhores modelos e comparamos entre si o que nos levou concluír que o modelo CAR intrínseco é o melhor para modelar os dados de área espacialmente arranjados.
