Com o objetivo de diminuir os casos de afogamento na temporada de 2015, uma prefeitura de uma cidade litorânea encomendou estudos estatísticos que identificassem prováveis fatores de risco.
Aplicando o modelo estatístico de regressão linear aos dados da tabela abaixo, podemos afirmar que:
Um banco deseja melhorar a atenção aos seus clientes, habilitando mais caixas para o atendimento. Para isso necessita de um modelo estatístico que permita conhecer a probabilidade de que uma quantidade de n clientes requeram atendimento em um intervalo de tempo T.
Que distribuição de probabilidade deve ser empregada nesse estudo?
Observando como os dados na figura abaixo estão dispersos:
podemos concluir que o modelo de regressão polinomial mais indicado para aproximá-los é:
O estimador β1 é significativo a 1% de nível de significância. 
De acordo com a estatística do R-quadrado, 5,1% da variação total do consumo é explicada pelo modelo econométrico. 
Com base nos resultados acima, tem-se que:
