Contenido sugerido 

1. El modelo de regresión lineal.
1.1. Estructura del modelo.
1.2. Estimadores suficientes.
1.3. Estimación vía mínimos cuadrados.
1.4. Estimación máximo verosímil.
1.5. Intervalos y regiones de confianza.
1.6. Teorema de Gauss-Markov (BLUE's).

2. Diagnóstico en modelos de regresión lineal.
2.1. Análisis de residuales.
2.1.1. Residuales estandarizados.
2.1.2. Análisis gráfico.
2.2. Observaciones influyentes.
2.2.1. Puntos palanca (diagonal de matriz de proyección).
2.2.2. DFBETAS.
2.2.3. D de Cook.
2.3. Factores de inflación de varianza.
2.3.1. Detección de colinealidades.

3. Alternativas ante violaciones de supuestos.
3.1. Colinealidad.
3.1.1. Regresión ridge.
3.1.2. Regresión en componentes principales.
3.2. Transformación de variables.
3.2.1. Transformaciones estabilizadoras de varianza.
3.2.2. Transformaciones Box-Cox.
3.3. Heterogeneidad de varianza y correlación.
3.3.1. Mínimos cuadrados generalizados.
3.3.2. Mínimos cuadrados ponderados.
3.4. Selección de variables.
3.4.1. Criterios para la selección de subconjuntos.
3.4.2. Métodos de selección por pasos (Stepwise).

4. Modelos lineales generalizados.
4.1. Estructura de los modelos lineales generalizados.
4.1.1. La familia exponencial.
4.1.2. Funciones liga.
4.1.3. Devianza.
4.1.4. Ajuste vía mínimos cuadrados ponderados iterativamente.
4.2. Casos específicos.
4.2.1. Regresión logística.
4.2.2. Regresión Poisson.

5. Temas especiales.
5.1. Regresión noparamétrica.
5.2. Regresión nolineal.
5.3. Regresión robusta.
5.4. Regresión para cuantiles.

Sugerencias de Bibliografia

1. Rawlings, J.O., Pantula, S.G. & Dickey, D.A. (1998). Applied regression analysis: a research tool (2nd ed.) Springer.
2. McCullagh, P. & Nelder, J.A. (1989). Generalized linear models (2nd ed.) Chapman & Hall.
3. Belsley, D.A., Kuh, E. & Welsch, R.E. (1980). Regression diagnostics. Wiley.
4. Carroll, R.J. & Ruppert, D. (1988). Transformations and weighting in regression. Chapman & Hall.
5. Bates, D.M. & Watts, D.G. (1988). Nonlinear regression analysis and its applications. Wiley.
6. Hardle, W. (1990). Applied nonparametric regression. Cambridge.
7. Koenker, R. (2005). Quantile regression. Cambbridge.
8. Christensen, R. (1996). Plane answers to complex questions: The theory of linear models. (2nd ed.) Springer.