Los modelos lineales, como su nombre lo indica, relacionan un resultado con un conjunto de predictores de interés utilizando suposiciones lineales.

Los modelos de regresión, un subconjunto de modelos lineales, son la herramienta de análisis estadístico más importante en el conjunto de herramientas de un científico de datos.

Este curso cubre análisis de regresión, mínimos cuadrados e inferencia usando modelos de regresión.

También se cubrirán casos especiales del modelo de regresión, ANOVA y ANCOVA.

Se investigará el análisis de los residuos y la variabilidad.

El curso cubrirá el pensamiento moderno sobre la selección de modelos y los usos novedosos de los modelos de regresión, incluido el suavizado de diagramas de dispersión.