Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.
Couvre lalgorithme IWLS pour obtenir des MLE dans les modèles de régression et discute de la statistique du rapport de vraisemblance et de la déviance dans lajustement du modèle.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la vérification du modèle, la régression de Poisson et lajustement des modèles multinomiels en utilisant les erreurs de Poisson.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
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.
