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Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local (Cook, 1986) em modelos lineares, especificamente no modelo de regressão linear, no modelo linear misto e no modelo de Grubbs sob a classe de distribuições assimétricas misturas de escala skew-normal (SMSN) (Branco & Dey, 2001). Esta família de distribuições tem como membros particulares as versões simétrica e assimétrica das distribuições t-Student, slash e normal contaminada, todas com caudas mais pesadas que a distribuição normal, A estimação dos parâmetros será via o algoritmo EM (Dempster et al, 1977) e a análise de diagnóstico será baseada na técnica de dados aumentados que usa a esperança condicional da função log-verossimilhança dos dados aumentados (função-Q) proveniente do algoritmo EM, como proposta por Zhu & Lee (2001) e Lee & Xu (2004). Assim, pretendemos contribuir positivamente para desenvolvimento da área dos modelos lineares, estendendo alguns resultados encontrados na literatura, por exemplo, Pinheiro et al (2001), Arellano-Valle et aí (2005), Osório (2006), Montenegro et al (2009a), Montenegro et al (2009b), Osório et al (2009), Lachos et aí (2010), entre outros