Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9496_1.pdf: 688391 bytes, checksum: fd5616d6a2089d6720e7cbf7013e7cee (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Neste trabalho e considerado o problema de calibrac~ao linear simetrico. A maioria dos modelos de calibrac~ao presentes na literatura sup~oe que os erros s~ao normalmente distribu idos, no entanto, a distribuic~ao normal e extremamente sensivel a presenca de observa c~oes atipicas. O uso de distribuic~oes de caudas pesadas da classe de distribuic~oes simetricas pode ser uma soluc~ao a este tipo de problema. Distribuic~oes alternativas pertencentes a classe simetrica de distribuic~oes como suposic~ao para os erros do modelo de calibrac~ao linear com repetic~oes na variavel resposta s~ao propostas neste trabalho, alem da distribuic~ao normal, estudamos as distribuic~oes t-Student, exponencial pot^encia e logistica tipo II. A metodologia de maxima verossimilhanca e empregada para obter as estimativas dos par^ametros para cada um dos modelos em estudo. Realizamos estudos de simulac~ao para verificar o comportamento assintotico dos estimadores dos par^ametros para cada um dos modelos. Finalmente apresentamos aplicac~oes dos modelos propostos a conjuntos de dados reais