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Explore GLM II, couvrant les tests d'hypothèses, les tests F, les comparaisons multiples et enrichissant le modèle pour tenir compte des artefacts d'imagerie.
Explore la régression multilinéaire pour l'optimisation de la conception et l'orthogonalité, couvrant le travail d'équipe, les résumés, les modèles linéaires et quadratiques, ANOVA et les structures d'alias.
Explore la sélection de modèles imbriqués dans des modèles linéaires, en comparant les modèles à travers des sommes de carrés et ANOVA, avec des exemples pratiques.
Couvre l'essentiel de la régression linéaire, en se concentrant sur l'utilisation de multiples variables explicatives quantitatives pour prédire un résultat quantitatif.
