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O modelo de regressão de Poisson é utilizado frequentemente para modelar dados de contagem. O principal objetivo deste trabalho é mostrar, a partir de um exemplo da literatura, como fazer um ajuste usando o modelo de regressão de Poisson. Exibiremos passo a passo como fazer as análises de multicolinearidade, resíduos e diagnóstico de influência. Foi realizada uma aplicação cujo objetivo era verificar se o número esperado de clientes de uma determinada área de uma cidade é influenciado por variáveis como número de domicílios, renda, idade, distância ao concorrente mais próximo e distância até a loja. De acordo com os resultados, observamos que, em média, quanto maior a distância ao concorrente maior o número de clientes e, quanto maior a renda, idade, e distância até a loja, menor o número de clientes.