Introduit des PDE quasi linéaires de premier ordre, des courbes caractéristiques et des surfaces, mettant l'accent sur la vérification de la solution et l'unicité.
Explorer des modèles linéaires généralisés pour les données non gaussiennes, couvrant l'interprétation de la fonction de liaison naturelle, la normalité asymptotique MLE, les mesures de déviance, les résidus et la régression logistique.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance, la vraisemblance du log de profil, l'inférence sur les coefficients, la quasi-vraisemblance, la comparaison de modèle et la méthode REML.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.
