O trigo é um cereal utilizado na fabricação de inúmeros produtos e as indústrias, ao efetuarem a compra desse cereal, observam alguns parâmetros de qualidade industrial, que usualmente são determinados através de testes como peso hectolitro (PH), força de glúten, número de queda, dentre outros, realizados em laboratórios especializados. No Brasil, os maiores produtores de trigo são os Estados do Rio Grande do Sul, do Paraná e de Santa Catarina, onde a variabilidade climática é grande, o que pode ser um fator de influência nos resultados dos testes de qualidade. O objetivo deste trabalho é fazer uma avaliação estatística de algumas variáveis meteorológicas que afetaram a qualidade industrial do trigo em algumas regiões do Estado do Paraná nos anos de 1999, 2000 e 2001, utilizando técnicas da análise estatística multivariada. Assim, ajustou-se um modelo de regressão linear multivariada para se tentar explicar o relacionamento do conjunto de variáveis respostas IQI (da qualidade) com o conjunto de variáveis explicativas IQP. Da mesma forma, estimou-se a correlação canônica entre estes dois conjuntos de variáveis, que expressa o relacionamento entre os dois conjuntos. Os modelos de regressão multivariada desenvolvidos não se mostraram suficientemente eficientes para prever a qualidade em função das variáveis climáticas, porém as correlações canônicas estimadas provaram a existência do relacionamento entre as variáveis de qualidade (IQI) e as variáveis climáticas (IQP).

The wheat is a product used in the manufacture of several products. The industries, when effecting the purchase of this cereal, observe some parameters of industrial quality, that can be determined through some tests (weight hectolítro (PH), gluten strength, Falling Number), carried out in specialized laboratories. In Brazil, the main producers of wheat are the states of Rio Grande do Sul, Paraná and Santa Catarina, and in these states, the climatic variability is great and this can be a factor of influence in the results of the quality tests. This work research is aimed at making a statistics evaluation, of some meteorological variables that affected the industrial quality of the wheat in some regions of the state of Paraná in the years 1999, 2000 and 2001. This evaluation will be carried out through techniques of the multivaried analysis. Thus, a model of linear regression multivaried was adjusted to try itself to explain the relationship of the set of changeable answers IQI (of the quality) with the set of explicativas variables IQP. In the same way it was esteem canonic correlation enters these two sets of variables, that express the relationship between the two sets. The models of multivaried regression developed weren’t enough efficient to predict the quality concerning the climatic variable, however the canonic correlations estimates proved the existence of the relationship between the variables (IQI) of quality and the climatic variables(IQP).