Orientador: Victor Hugo Lachos DavilaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Nesse trabalho será considerada uma classe flexível de modelos usando misturas finitas de distribuições da classe de misturas de escala skew-normal. O algoritmo EM é empregado para se obter estimativas de máxima verossimilhança de maneira iterativa, sendo discutido com maior ênfase para misturas de distribuições skew-normal, skew-t, skew-slash e skew-normal contaminada. Também será apresentado um método geral para aproximar a matrix de covariância assintótica das estimativas de máxima verossimilhança. Resultados obtidos da análise de quatro conjuntos de dados reais ilustram a aplicabilidade da metodologia propostaAbstract: In this work we consider a flexible class of models using finite mixtures of multivariate scale mixtures of skew-normal distributions. An EM-type algorithm is employed for iteratively computing maximum likelihood estimates and this is discussed with emphasis on finite mixtures of skew-normal, skew-t, skew-slash and skew-contaminated normal distributions. A general information-based method for approximating the asymptotic covariance matrix of the maximum likelihood estimates is also presented. Results obtained from the analysis of four real data sets are reported illustrating the usefulness of the proposed methodologyMestradoMestre em Estatistica