Contenido sugerido 

1. El modelo de regresion lineal
2. Diagnostico en modelos de regresión lineal
3. Alternativas ante violaciones de supuestos
4. Modelos lineales generalizados
5. Temas especiales 

Sugerencias de Bibliografia

1. Box, G. E. P. (1980). Sampling and Bayes’ Inference in Scientific Modelling and Robustness. JRSS, Series A, V.143, No. 4. pp. 383-430.
2. Box y Tiao.(1992).  Bayesian Inference in Statistical Analysis. Nueva York, John Wiley.
3. Kalbfleisch, J. G. (1985). Probability and Statistical Inference. Vol. 2. Springer-Verlag.
4. Roussas, G. G. (1997). A Course in Mathematical Statistics. Academic Press.
5. Mood, A. M., Graybill, A. F. y Boes, D. (1974). Introduction to the Theory of Statistics. Mc Graw Hill.
6. Hogg, R. V. y Craig, A. T. (1978). Introduction to Mathematical Statistics. Collier Mac Millan Internacional Editions.
7. Pawitan, Y. (2001). In All Likelihood. Statistical Modeling and Inference Using Likelihood. Oxford: Oxford Science Publications.
8. Sagan, Carl (1995). El mundo y sus demonios. La ciencia como una luz en la oscuridad. México: Editorial Planeta.
9. Sprott, D. A. (2000). Statistical Inference in Science. Springer-Verlag.
10. Sprott, D. A. (2004).What is Optimality in Scientific Inference? en Institute of Mathematical Statistics Lecture Notes, V. 44.
11. Evans, M., Hastings, N. y Peacock, B. (1993). Statistical Distributions. John Wiley & Sons.
12. Edwards, A. W. F. (1992). Likelihood. Johns Hopkins.
13. Cox, D.R., and Hinkley, D.V. (1973), Theoretical Statistics, Chapman and Hall.
14. Serfling, R. (1980). Approximation Theorems of Mathematical Statistics, Wiley.
15. Kalbfleisch, J. G. (1985). Probability and Statistical Inference. Vol. 1. Springer-Verlag.