Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
