09/09: Regresión lineal simple. Método de mínimos cuadrados. Identificación y colinealidad. Componentes del modelo de regresión lineal. Estimación y especificación adecuada del modelo. Medidas de bondad de ajuste del modelo de regresión lineal: Coeficiente de Determinación. Error estándar de la regresión lineal. Correlación en el modelo de regresión lineal. Propiedades de los residuos. Eficiencia, cambios de escala y de origen. Inferencias en el modelo de regresión lineal. Verificación de los supuestos en el análisis de regresión lineal.

10/09: Transformaciones. Regresión lineal múltiple. Método de mínimos cuadrados. Multicolinealidad y matriz de correlación y matriz de correlación parcial. Análisis de la
varianza. Coeficiente de determinación. Inferencias con el modelo de regresión lineal múltiple. Relación entre los estimadores de mínimos cuadrados de un modelo lineal
simple y un modelo lineal múltiple. Verificación de los supuestos de un modelo lineal múltiple.

30/09: Diseños y análisis de Experimentos. Diseños totalmente aleatorizados. Comparación de tratamientos. Modelo Anova, Anova de un factor. Supuestos de un Anova.
Comparaciones múltiples. Verificación de los supuestos de normalidad y homocedasticidad de los errores. 

01/10 Diseños por Bloques y Diseños Factoriales. Introducción a la Estadística no paramétrica y a la estadística robusta