Uma etapa importante após a formulação e ajuste de um modelo de regressão é a análise de diagnóstico. Neste trabalho são tratados alguns aspectos de diagnóstico e resíduos em modelos de regressão log-'gama' generalizado estendido com dados censurados. Propomos um método alternativo para poder estimar os parâmetros do modelo baseado no procedimento MAXBFGS do programa Ox. É empregada a abordagem de influência local sobre o afastamento da verossimilança (likelihood displacement) para o modelo log-'gama' generalizado estendido, e utilizando a função ojetivo resíduo de Pearson e componente do desvio é estudada a influência sobre predições. Usamos também o leverage generalizado como uma análise complementar para estudar diagnóstico. Considerando o modelo log-'gama' generalizado estendido propomos um resíduo a partir das componentes da função desvio. Nós verificamos que a distribuição empírica desse resíduo pode ser aproximada pela distribuição normal padrão, e apresentamos o resultado de um estudo de simulação desenvolvido com o objetivo de avaliar o comportamento de algumas características dessa distribuição. Um conjunto de dados reais foi usado para aplicação do método desenvolvido

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