Orientador: Jesus Enrique GarciaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Nesta dissertação e proposta uma metodologia de compressão de dados usando Modelos de Markov Mínimos (MMM). Para tal fim estudamos cadeias de Markov de alcance variavel (VLMC, Variable Length Markov Chains) e MMM. Apresentamos entao uma aplicacão dos MMM a dados linguísticos. Paralelamente estudamos o princípio MDL (Minimum Description Length) e o problema de compressão de dados. Propomos uma metodologia de compressao de dados utilizando MMM e apresentamos um algoritmo próprio para compressao usando MMM. Comparamos mediante simulacão e aplicacao a dados reais as características da compressao de dados utilizando as cadeias completas de Markov, VLMC e MMMAbstract: In this dissertation we propose a methodology for data compression using Minimal Markov Models (MMM). To this end we study Variable Length Markov Chains (VLMC) and MMM. Then present an application of MMM to linguistic data. In parallel we studied the MDL principle (Minimum Description Length) and the problem of data compression. We propose a method of data compression using MMM and present an algorithm suitable for compression using MMM. Compared through simulation and application to real data characteristics of data compression using the complete Markov chains, VLMC and MMMMestradoProbabilidade e EstatisticaMestre em Estatistica