El modelo de regresión elegido por Bongiovanni (2002a) es el “de error espaciar'. Estima la respuesta del maíz al nitrógeno (N) como una función cuadrática en N por posición topográfica dentro del lote, con i señalando la posición topográfica (/= Bajo, Pendiente, y Loma) y j señalando la ubicación geo-referenciada dentro de cada posición topográfica: Donde Rendimiento¡j es el rendimiento del maíz (de un monitor con GPS), Ny es la dosis de N aplicada en cada franja del ensayo, posición se refiere a las variables dummy por posición topográfica, y sy son los términos de error de la regresión por la ubicación. Esta especificación permite la estimación del efecto de las diferentes posiciones topográficas dentro del lote, a, (como diferencia del efecto medio) como así también de los términos de interacción entre posición (8), N ((3,) y N (y,). El objetivo primordial del análisis de regresión dentro de la econometría espacial es estimar el valor de una variable aleatoria (la variable dependiente: el rendimiento), dado que los valores de una o más variables asociadas (la o las variables independientes: dosis de N, tipo de suelo, elevación, etc.) son conocidos. La ecuación de regresión es la fórmula algebraica por la cual se determina el valor estimado de la variable dependiente o de respuesta. La principal contribución de este estudio es el demostrar que la econometría espacial se puede aplicar al estudio de los datos del monitor de rendimiento para estimar la respuesta del cultivo al fertilizante, en este caso la respuesta del maíz al N. La metodología es flexible y tiene un gran potencial para el diseño de ensayos a campo.