Neste trabalho apresenta-se um modelo de calibração estatística linear com repetição na variável resposta e assumindo que os erros têm distribuição pertencente a uma classe ou família de distribuições denominada Misturas de Escala Normal Assimétrica (MENA). Essa família de distribuições e uma generalização de várias distribuições que permite a escolha de uma distribuição simétrica ou assimétrica. Na literatura, os modelos de calibração supõem, em grande parte, que os erros têm distribuição normal, no entanto, a distribuição normal e inadequada para dados com observações destoantes e assimetria. A estimação dos parâmetros do modelo proposto e feita numericamente por meio do algoritmo EM, devido a sua facilidade de implementação e eficiência. Realizou-se um estudo de simulação em que o estimador de máxima verossimilhança via algoritmo EM mostrou-se consistente. O modelo de calibração linear proposto foi aplicado em dois conjuntos de dados reais relacionados a química analítica.CAPES