Regressione
• Definizione e validazione di modelli di regressione polinomiale multipli
• Adattamento e valutazione di modelli di regressione non lineare (Proc NLIN)
• Adattamento e valutazione di modelli di regressione (lineare e Poisson) con la Proc GENMOD

Analisi della Varianza
• Realizzazione di analisi della varianza a N vie (Proc ANOVA)
• Comparazioni multiple e contrasti
• Comprensione dei modelli bilanciati e non bilanciati
• Analisi della varianza per disegni sperimentali a blocchi randomizzati (Proc GLM e MIXED)
• Welch ANOVA

Analisi della Covarianza e della Regressione
• Definizione e interpretazione dei modelli (Proc GLM)
• Uso ed interpretazione di variabili indicatore (Proc REG)
• Confronto tra l’analisi di covarianza e di regressione utilizzando una variabile indicatore

Violazione delle ipotesi dei modelli e rimedi
• Valutazione delle ipotesi del modello
• Trasformazione dei dati per la stabilizzazione della varianza.