O presente trabalho tem por objetivo estudar dados longitudinais incompletos usando modelos de curvas de crescimento. Supondo-se que os resíduos seguem um processo auto-regressivo de primeira ordem, obtém-se a matriz de covariâncias relativa a cada grupo de indivíduos de mesmo padrão de observações perdidas. Estimam-se os parâmetros de modelo polinomial proposto (matriz de parâmetros, variância e coeficiente de correlação de dois resíduos consecutivos) pelo método de máxima verossimilhança. Realizam-se testes de hipóteses da forma, utilizando-se a estatística de Wald. Ilustra-se o método com parte dos dados de SOUZA (1989), relativos ao comprimento de crianças de baixo peso no nascimento obtidos no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

The aim of this work is to study incomplete longitudinal data using growth curve models. Under the assumption of a first-order autoregressive process for the errors covariance matrices, each one relative to a set of individuals showing the same pattern of missing data, are obtained. Maximum likelihood estimators for the parameters of a proposed polynomial model, for the innovation variance and the one-lag correlation coefficient, are obtained. Test of hypothesis are performed using Wald’statistic. One application is shown with part of data from SOUZA (1989), relative to the growth curve for length of lowbirth-weight children born at the “Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo”