Abstract: É comum ouvirmos os comentadores desportivos apoiarem opiniões e argumentos em factos estatísticos, e excelentes programas sobre natação, salto em altura, corridas com barreiras, mostram que a Estatística é um instrumento que os instrutores de campeões não podem dispensar, para tarefas aparentemente tão modestas (mas de facto cruciais) quanto alterar alguns milímetros no comprimento da passada dos atletas. São os actuais pormenores indispensáveis para quem ambiciona o ouro das medalhas. E em muitas disciplinas o valor de um atleta exprime-se pelo seu ranking nacional ou mundial, a evolução mede-se com os recordes, a eficiência dos júris vem de regras que usam noções como amplitude e médias aparadas. Em termos de desportos de massa bem como em quase todas as áreas de interesse humano, as estatísticas ordinais (e.o.) centrais têm um papel de relevo — são elas que importam na educação física de jovens, e nos programas de manutenção de adultos e de jovens. Já no que respeita ao desporto de competição, são as e.o. extremais, e em particular os máximos e os recordes, as estatísticas que mais interessam. Os modelos em Estatística de Extremos são frequentemente de índole semi-paramétrica ou mesmo não-paramétrica, com imposição adicional de algumas “condições de regularidade” na cauda do modelo subjacente aos dados. O parâmetro fundamental é o chamado índice de valores extremos ou índice de cauda, que deve ser estimado de forma “precisa”, uma vez que é a base fundamental para a estimação de outros parâmetros de acontecimentos extremos. Neste seminário, e tendo em vista a aplicação a dados de melhores marcas em algumas modalidades de atletismo, daremos atenção especial à estimação do índice de cauda, feita através de um estimador recente, o estimador de momentos mistos, bem como à estimação do limite superior do suporte, x*:=sup{x: F(x)<1}, o “recorde mundial” possível, face às condições actuais, feita também com base no estimador de momentos mistos e associados estimadores semi-paramétricos de localização e escala.