1. ANÁLISIS DE VARIANZA
1.1. Fundamentos del Análisis de Varianza. Análisis de Varianza en Una Dirección. Análisis de Varianza en Dos Direcciones.
1.2. Análisis de Varianza en los Experimentos Factoriales. Experimentos con dos factores. Experimentos con tres factores.

2. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
2.1. Regresión Lineal Simple. Introducción. Estimación de parámetros. Inferencia.
2.2. Regresión Lineal Múltiple. Introducción. Formulación del Modelo. Planteamiento. Características. Matrices de Datos. Matriz de Suma de Cuadrados y Productos Cruzados. Matrices de Covarianza y Correlación. Estimación de los parámetros del modelo.
2.3. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis para los parámetros del modelo. Análisis de Varianza.
2.4. Predicción. Intervalo de Predicción.
2.5. Extensiones: Regresión Polinómica, Variables Dicotómicas.
2.6. Análisis de Residuos: conceptos, propiedades, usos. Datos Influenciales.
2.7. El Modelo de Regresión Lineal Generalizado. Problemas y Violación de Supuestos en Análisis de Regresión: Autocorrelación, Heterocedasticidad, Multicolinealidad. Detección y Corrección.

3. EL MODELO DE REGRESION CON RESPUESTA CUALITATIVA
3.1. El Modelo de Regresión con variable dependiente cualitativa. Características. Propiedades. Modelo Lineal de Probabilidad Ponderado.
3.2. Modelo de Regresión Logística. Especificación. Estimación. Pruebas de hipótesis.
3.3. Modelo Probit. Propiedades. Estimación.

4. ANÁLISIS DE COVARIANZA.
4.1. Objetivo del Análisis de Covarianza. Formulación del Modelo. Análisis de Covarianza en el diseño de clasificación simple.

5. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE REGRESIÓN NO LINEAL.
5.1. Formulación del modelo de Regresión No Lineal. Estimación de parámetros de modelos No Lineales. Pruebas de Hipótesis. Aplicaciones.