Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
