Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a aplicação estatística mais adequada no setor produtivo: 1. Propor ações corretivas baseando-se exclusivamente na média dos últimos lotes, sem avaliar a dispersão dos dados. - Essa abordagem é inadequada, pois não considera a variabilidade dos dados, o que pode levar a decisões erradas. 2. Aplicar análise de regressão linear para prever a produtividade com base em variáveis quantitativas relacionadas. - Esta é uma aplicação estatística adequada, pois a análise de regressão linear permite entender a relação entre variáveis e fazer previsões baseadas em dados quantitativos. 3. Elaborar gráficos de Pareto para testar a normalidade da distribuição dos dados de produção diária. - Gráficos de Pareto são usados para identificar as causas mais significativas de um problema, não para testar a normalidade da distribuição. 4. Definir limites de tolerância em um processo com base em preferências subjetivas dos gestores da linha de produção. - Essa abordagem não é adequada, pois decisões devem ser baseadas em dados objetivos e não em preferências subjetivas. 5. Utilizar histogramas para determinar relações causais entre variáveis de um processo produtivo. - Histogramas são usados para visualizar a distribuição de dados, mas não são adequados para determinar relações causais. Após essa análise, a alternativa correta que apresenta uma aplicação estatística adequada no setor produtivo é: Aplicar análise de regressão linear para prever a produtividade com base em variáveis quantitativas relacionadas.