Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.