В курсе рассматриваются процедуры и методы для проверки статистических гипотез; модели и процедуры для дисперсионного анализа данных; построение линейных регрессионных моделей; проблема мультиколлинеарности; методы пошагового отбора переменных, регуляризации, преобразования пространства признаков; процедуры поиска главных компонент и кластеризации переменных; процедуры и инструменты для поиска выбросов; процедуры построения нелинейных регрессий; анализ таблиц сопряженности; логистическая регрессия; обобщенные линейные модели, пуассоновская и гамма регрессии; методы сравнения и оценки моделей на тестовом наборе данных.