Ao utilizar dados de contagens, frequentemente, tem-se o fenômeno da superdispersão. Entretanto, a variabilidade menor do que a esperada pelo modelo especificado, não é tão comum, sendo este conhecido como subdispersão. Nesse trabalho, foi dado ênfase ao estudo de técnicas que possibilitem a modelagem de observações com características de dispersões. A aplicabilidade empregada para proporcionar tal finalidade, foi por meio de pesquisas relacionadas a biotecnologias reprodutivas. Assim, no segundo capítulo foi proposto o estudo da distribuição COMPoisson, que considera tanto a variabilidade extra quanto o excesso de zeros, via dados simulados e dados reais. A variável resposta utilizada foi resultante do número de lactações, por apresentar valores inflacionados de zeros. Em síntese, a aplicação de dados reprodutivos bovinos colaboraram para a validação do modelo proposto, possibilitando uma alternativa de ajuste para pesquisadores que tenham observações com estrutura semelhante. No capítulo 3, a variável de interesse foi o número de prenhez, e para o ajuste foram considerados diferentes modelos aditivos generalizados de escala e forma, possibilitando alternativas adequadas para analisar dados de inseminação artificial. Os modelos apresentaram consistência quanto aos resultados mas o mais indicado foi a distribuição Delport, visto que essa apresentou resultados satisfatórios, principalmente na verificação da qualidade do ajuste. Além disso, em virtude dos resultados encontrados pode-se dizer que houve efeito de fazendas, estágios de vida da vaca, e estação do ano na condição de prenhez.

When using counting data, frequently, has the phenomenon of overdispersion. However, the variability smaller than expected by the specified model is not so common, which is known as underdispersion. In this work, the emphasis was given to study whose methods make possible the modeling of observations with these characteristics of dispersions. The applicability employed to provide this purpose was through research related to reproductive biotechnologies. Thus, in the Chapter 2, the study of the COMPoisson distribution was proposed, which considers both extra variability and excess zeros, use simulated data and real data. The response variable used is the result of the number of lactations, since they have inflated values of zeros. In summary, the application of bovine reproductive data contributed to the validation of the proposed model, allowing an alternative of adjustment for researchers who have observations in the presented structure. In Chapter 3, the number of pregnancies was obtained as the response variable, in which the different models of generalized scale and shape were considered for this adjustment, allowing adequate alternatives to analyze artificial insemination data. However, although the models presented consistency in the results, it can be said that the Delport distribution was the most indicated, since this one presented satisfactory results, mainly in the verification of the adjustment quality. In addition, due to the results found it can be said that there was an effect of the different farms studied, stages of life of the cow, and season of the year in the condition of pregnancy.