Seja X_i: i = 1, ... , n uma variável aleatória que segue um modelo Normal com média µ e variância σ ².
Nessa situação, os estimadores (ou estimativas caso calculados com uma amostra observada) de máxima verossimilhança para µ e σ ² são respectivamente:

Considere a amostra aleatória de tamanho n = 4, [20, 25, 24, 22], obtida de uma distribuição N(µ, σ2).
Nesse caso, as estimativas UMVU (Estimador não viciado de variância uniformemente mínima) e EMV (Estimador de Máxima Verossimilhança) dos parâmetros µ e σ 2 são, respectivamente:

Um estatístico deseja relacionar uma variável Y com duas outras variáveis que explicariam o valor de Y. São elas: X1 e X2. O modelo a ser ajustado é Y = ß0 + ß1X1 + ß2X2 + ε. Fixando valores para X1 e X2, observou os valores de Y e montou a seguinte tabela com os dados obtidos no experimento:

Os diferentes tipos de dados espaciais são tradicionalmente classificados de acordo com uma tipologia de quatro categorias. Essa categorização diz respeito à natureza estocástica da observação. Além das categorias, “dados de processos pontuais” e “dados de superfícies aleatórias”, duas outras categorias fazem parte da tipologia, que são os dados.

Para suas análises econômicas e sociais, um pesquisador necessita ter uma estimativa da renda média familiar de uma população composta de 10 mil famílias. Com a finalidade de atender às necessidades do pesquisador, uma pesquisa de campo será realizada e uma amostra aleatória simples será delineada e selecionada, sem reposição. Uma das exigências do pesquisador é que a estimativa a ser realizada, através da média amostral, difira da verdadeira média em, no máximo, R$ 20,00, e que isso ocorra com probabilidade de 95%. Assumindo-se que o desvio padrão da renda familiar seja de R$ 200,00, o tamanho da amostra necessário para atender às exigências do pesquisador, no mínimo, deverá ser