varianza

Análisis de varianza
Diseños Balanceados Balanceados y no.
Análisis multivariante de varianza Y Mediciones repetidas.
Modelos lineales y no lineales mixtos.
Modelos mixtos
Modelos linealesmixtos.
Modelos no lineales mixtos.
Modelos lineales generalizados mixtos.
Regresión
Regresión de Mínimos cuadrados con Nueve Técnicas de Selección de Modelos, incluyendo la regresión paso a paso.Mediciones de Diagnóstico.
Regresión robusta; Loess locales de regresión.
Modelos de regresión no lineal y de superficie de Respuesta cuadrática.
De Mínimos cuadrados parciales.
Regresióncuantílica.
Análisis de Datos categóricos
Tablas de contingencia y Medidas de Asociación.
Modelos de regresión logística y log-lineal; mas modelos lineales generalizados.
Análisis de bioensayos.
Ecuacionesde estimación generalizadas.
Regresión de Mínimos cuadrados ponderados.
Metodos exactos.
Regresión de Poisson-cero inflado.
Regresión de Poisson-cero inflado binomial negativa.
Análisis bayesianoModelado bayesiano e inferencia de Modelos lineales generalizados, Modelos de vida de Fallo acelerado, Modelos de regresión de Cox y Modelos exponenciales Por intervalos.
Procedure generales párrmas modelos bayesianos estafadores Funciones de probabilidad Y de prioridades arbitrarias.
Análisis multivariante
Análisis factorial
Componentes Principales
Análisis canónico de Correlación yAnálisis canónico discriminante
Análisis de Rutas
Ecuaciones ESTRUCTURALES
Análisis de Supervivencia
COMPARACION de distribuciones de Supervivencia
Modelos de Tiempo de Fallo acelerado
Modelos deRiesgos proporcionales
Análisis piscométrico
Escalamiento multidimensional
Análisis Conjunto estafadores Transformaciones de las variables
Análisis de Correspondencia
Análisis de conglomeradosClustering Jerárquico de Datos multivariantes o Datos a Distancia
Clustering discontinuo de Grandes Conjuntos de Datos
La agrupación no paramétrico con Pruebas de hipótesis Para El numero de racimos...