En un estudio sobre valores de espirometría es necesario identificar un modelo que permita caracterizar curvas percentilares de respuesta espirométricas por edad, sexo y demás características individuales de los participantes. El presente estudio está siendo llevado adelante por un grupo de investigadores del Centro Hospitalario Pereira Rossell, teniendo como población niños de 6 a 12 años, de escuelas públicas y privadas de Montevideo y del interior del país. En este documento se han utilizado los datos basados en una muestra de aproximadamente 450 niños que, al ser incompleta, no permite determinar la tasa de no respuesta y eventuales sesgos de selección. Aquí se presentan los resultados preliminares, obtenidos mediante métodos de remuestreo, acerca de la identificación de varias familias de distribuciones paramétricas como posibles alternativas para la modelización de las las variables de respuesta. El principal objetivo del estudio es identificar los modelos GAM (General Additive Models) y GAMLSS (Generalized Additive Models for Localization, Scale and Shape), que son un conjunto de modelos de regresión semi-paramétricos que permiten trabajar con una gran cantidad de distribuciones para las variables de respuesta, de tipo discreto, continuo y mixto, con la ventaja de poder considerar distribuciones que presentan censura o truncamiento. Esta clase de modelos se usa en datos de tipo longitudinal, particularmente en las curvas de crecimiento en humanos. Las técnicas empleadas y su implementación mediante el software R, serán ejemplifcadas a través del análisis de la variable de respuesta CVF.