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 Modelos de Regressão para Dados de Contagem com o R
 ===================================================
 
-Walmes Marques Zeviani\
-Eduardo Elias Ribeiro Jr\
-Cesar Augusto Taconeli
+[Walmes Marques Zeviani], [Eduardo Elias Ribeiro Jr] & [Cesar Augusto
+Taconeli]
 
-Resumo
-------
+Resumo do Curso
+---------------
 
-Dados de contagens configuram variáveis aleatórias que assumem valores
-inteiros não negativos.  Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo
-de variável aleatória que o homem percebeu ou considerou para a tomada
-de decisões, antes mesmo do surgimento da escrita.
+Dados de contagens são variáveis aleatórias que assumem valores inteiros
+não negativos.  Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo de
+variável aleatória que o homem percebeu ou considerou para a tomada de
+decisões, antes mesmo do surgimento da escrita.
 
 Na era atual, métodos para inferência em dados de contagem estão bem
 aquém da quantidade disponível para dados contínuos. Não é raro,
@@ -22,9 +21,10 @@ hipóteses, uma aproximação sujeita a imperfeições relevantes.
 
 O modelo Poisson é o principal e mais usado para inferência em dados de
 contagem, estando disponível na maioria dos softwares Estatísticos e
-grades curriculares. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as
-suposições inerentes a esse modelo são frequentemente não atendidas, de
-tal forma que, nessas situações, seu uso é não recomendado.
+grades curriculares de Cursos de (Pós)-Graduação ou especialização em
+Estatística. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as suposições
+inerentes a esse modelo são frequentemente não atendidas, de tal forma
+que, nessas situações, seu uso não é recomendado.
 
 Contagens com excesso de zeros, sub ou super dispersão, limitadas,
 censuradas, provenientes de experimentos/amostragem multinível, são
@@ -40,8 +40,8 @@ subestimar a importância, mas estimular o conhecimento e emprego correto
 de modelos de regressão apropriados para a análise de dados dessa
 natureza.
 
-Objetivos
----------
+Objetivos do Curso
+------------------
 
 O objetivo desse Curso é apresentar diferentes modelos de regressão para
 análise de dados de contagem, discutir suas principais propriedades e
@@ -50,5 +50,111 @@ os modelos considerados estão o modelo Poisson, algumas extensões para
 acomodação de super (ou sub) dispersão (Quasi-Poisson,
 COM-Poisson,Count-Gamma, Binomial-Nagativo), modelos para dados
 inflacionados de zeros e com a inclusão de efeitos aleatórios.  Os
-materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados na
-web.
+materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados no
+pacote MRDCr - Modelos de Regressão Para Dados de Contagem.
+
+Organização e Uso do Pacote
+---------------------------
+
+Este repositório é um pacote R. Dentro dele estão os dados que foram
+usados no curso, todos documentados, e as análises feitas com esses
+dados (vinhetas). As funções escritas que implementam modelos
+alternativos também estão no pacote bem como os slides usados no
+Curso. Execute os comandos abaixo para fazer um *tour* pelo pacote
+MRDCr.
+
+```r
+# Carrega o pacote.
+library(MRDCr)
+
+# Lista os objetos do pacote.
+ls("package:MRDCr")
+
+# Abre a documentação do pacote.
+help(package = "MRDCr", help_type = "html")
+
+# Abre a lista de vinhetas no navegador.
+browseVignettes(package = "MRDCr")
+
+# Exibe a lista no console.
+vignette(package = "MRDCr")
+
+# Abre uma das vinhetas.
+vignette(topic = "v01_poisson", package = "MRDCr")
+
+# Citação do pacote.
+citation("MRDCr")
+
+# Caminho para o diretório com slides do MRDCr.
+sld <- system.file("slides", package = "MRDCr")
+dir(sld)
+
+# Caminho para os slides.
+paste0(sld, "/slides-mrdcr.pdf")
+
+# Usuários Linux podem abrir os slides assim.
+system(paste0("evince ", sld, "/slides-mrdcr.pdf"))
+
+# Descrição do pacote, com contato dos autores.
+packageDescription("MRDCr")
+```
+
+Instalação do Pacote
+--------------------
+
+O pacote pode ser instalado diretamente dos repositório em que está
+hospedado no [GitHub]: <https://github.com/leg-ufpr/MRDCr>. Para isso é
+necessário ter o pacote `devtools`. Execute o código abaixo para
+instalar o pacote.
+
+```r
+library(devtools)
+
+library(devtools)
+install_github(repo = "MRDCr",
+               username = "leg-ufpr",
+               ref = "devel")
+```
+
+Caso não consiga instalar o pacote, tente fazer a partir dos aquivos
+comprimidos disponíveis em <http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/>. Se
+você usa Windows, use o `zip`, se Linux use o `tar.gz`. O código abaixo
+mostra como fazer a instalação.
+
+```
+# Instalando a partir do tarball (Linux).
+install.packages(pkgs = "MRDCr_0.0-2.tar.gz",
+                 repos = NULL, type = "source")
+
+# Instalando a partir do zip (Windows).
+install.packages(pkgs = "MRDCr_0.0.2.zip",
+                 repos = NULL, type = "source")
+```
+
+Lembre-se que esse procedimento não instala as dependências do
+pacote. Portanto, na hora de usar pode ser dado falta de algo. Para
+evitar isso, antes de instalar, procure instalar todos os pacotes que
+dependências para o MRDCr. Eles são listadoss no arquivo [DESCRIPTION].
+
+Agradecimentos
+--------------
+
+O pacote MRDCr foi feito como material do Curso **Modelos de Regressão
+para Análise de Dados de Contagem** que foi aceito para o [62 RBRAS],
+que aconteceu em Salvador - BA no período de 23 a 25 de Maio
+de 2016. Portanto agradecemos à Organização da 61 RBRAS pela
+oportunidade cedida para oferta deste Curso.
+
+O Curso foi baseado em estudos de casos feito com conjuntos de dados
+reais. Agradecemos às pessoas que permitiram que os dados fossem
+utilizados pois os dados foram o substrato base para a construção deste
+Curso.
+
+<!------------------------------------------- -->
+
+[Walmes Marques Zeviani]: http://leg.ufpr.br/~walmes
+[Eduardo Elias Ribeiro Jr]: https://jreduardo.github.io/
+[Cesar Augusto Taconeli]: https://docs.ufpr.br/~taconeli/
+[GitHub]: https://github.com/leg-ufpr/MRDCr
+[62 RBRAS]: http://rbras2016.ufba.br/pt/
+[DESCRIPTION]: https://github.com/leg-ufpr/MRDCr/blob/devel/DESCRIPTION