This study has a good introduction to the family of exponential distributions which is an indispensable subject when it comes to Generalized Linear Models and also good content on the latter. The logit and probit link functions in order to evaluate the performance of the same in the estimation of parameters with changed data were used. Three different fixed values for the parameter beta, which is a probability of success, then simulations were performed in 1000 (estimates) for each combination of parameters and connection functions. We used the mean squared error and the percentage of children squared errors than 0.02 to be used for comparison. Came to the conclusion that the probit link function was indicated to estimate the parameters next to zero and that the logit link function was the most suitable for the estimation of parameters next to one. The whole procedure was performed using the free software R.Esse estudo conta com uma boa introdução sobre a família de distribuições exponenciais que é um tema indispensável quando se fala em Modelos Lineares Generalizados e também um bom conteúdo sobre estes últimos. Foram utilizadas as funções de ligação logit e probit com o intuito de avaliar o desempenho das mesmas na estimação de parâmetros com dados alterados. Fixaram-se três valores diferentes para o parâmetro beta, que é uma probabilidade de sucesso, em seguida, foram realizadas 1000 simulações (estimações) para cada combinação dos parâmetros e das funções de ligação. Foi utilizado o Erro Quadrático Médio e a porcentagem de erros quadráticos menores que 0,02 para serem utilizados para comparação. Chegou-se a conclusão de que a função de ligação probit foi a mais indicada para estimar os parâmetros com valores próximos a zero e que a função de ligação logit foi a mais indicada para a estimação de parâmetros com valores próximos a um. Todo o procedimento foi realizado através do software livre R.São Cristóvão, SE