Os modelos aditivos generalizados (MAG's) constitutem uma ampla classe de modelos de regressão, na qual o efeito de cada variável preditora na variável resposta é modelado de forma bastante flexível por meio de uma função f não especificada [Hastie e Tibshirani (1990). Generalized linear models. Chapman and Hall]. Os MAG's podem ser vistos como uma extensão dos modelos lineares generalizados (MLG's). Assim como estes modelos, os MAG's possuem uma metodologia unificada de análise que é apresentada neste trabalho. Inicialmente são apresentados métodos de suavização de diagramas de dispersão (especificamente, o 'loess' e o 'cubic spline') que são ferramentas básicas para o ajuste dos MAG's. Procedimentos de estimação e testes para parâmetros dos MAG's são, então, apresentados. A técnica é ilustrada com o uso de exemplos e foi aplicada a um estudo ambiental que buscou descrever a associação entre mortalidade fetal tardia e poluição atmosférica na cidade de São Paulo [Pereira et al. (1998). Association between air pollution and intrauterine mortality in São Paulo, Brazil. Environmental Health Perspect., v. 106, n. 6, p. 325-329]. Estratégias de análise para este tipo de estudo também foram apresentadas. Os resultados obtidos foram comparados com os da análise do mesmo banco de dados via MLG, realizada por Pereira et al. (1998). A análise via MAG permitiu a construção de uma curva de risco relativo contínua que possibilitou uma melhor avaliação do impacto da poluição atmosférica na mortalidade fetal tardia

The generalized additive models (GAM's) consist of a large class of regression models. In which the effect for each of the covariantes on the response variable is ajusted in a very flexible form using an unspecific function f [Hastie e Tibshirani. Generalized linear models. Chapman and Hall (1990)]. The GAM's could be seen like an extension of the generalized linear models (GLM's). Like these models., the GAM's possess a unified approach which is shown in this work. The methods shown first are scatterplot smoothers (specifically, loess and cubic spline) which are the basic tools to fit GAM's. The procedures of estimation and tests for the parameters of the GAM's are presented. The technique is illustrated with examples and were applied in an environmental study of São Paulo, Brazil [Pereira et al. (1998). Association between air Pollution and intrauterine mortality in São Paulo, Brazil. Environmental Health Perspect., v. 106, n. 6, p. 325-329]. The strategies for analysis for this study are also presented. The results were compared with the analysis of the same data by GLM, realized by Pereira et al. (1998). The analysis by GAM permits the construction of the continual risk relative curve, that possibility of a better evaluation of the impact of the atmospheric pollution and still borns